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MFC中的下拉框ComboBox使用

从用户角度来看,这个控件是由一个文本输入控件和一个下拉菜单组成的。用户可以从一个预先定义的列表里选择一个选项,同时也可以直接在文本框里面输入文本。...三、选择其中的某行 1,选中: int iPos=((CComboBox*)GetDlgItem(IDC_COMBO_CF))->GetCurSel();//当前选中的行。...但是combobox 的焦点不同,因为它是由edit和listbox两部分组成的 所以获得焦点要用GetParent():if ((GetFocus()->GetParent())==GetDlgItem...在输入框失去/得到输入焦点时产生 ON_CBN_SELCHANGE 列表框中选择的行发生改变 ON_CBN_EDITUPDATE 输入框中内容被更新 使用以上几种消息映射的方法为定义原型如:afx_msg...COMBOBOXEXITEM, *PCOMBOBOXEXITEM; 你需要设置mask=CBEIF_IMAGE CBEIF_TEXT,并设置iItem为插入位置,设置pszText为显示字符串,设置iImage为显示的图标索引

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    silverlight中如何得到ComboBox的选中值(SelectedValue)?

    用惯了Asp.Net中的ComboBox和ListBox,想当然的以为SL/Winform/WPF中的ComboBox也应该有类似SelectedValue的属性,但是结果很遗憾,木有!...不过,这个问题其实在Winform中就有了,这里给出三种还算简便的解决办法: 1.参考一文,自己做个新的ComboBox类,实现SelectedValue属性(这个算比较牛的做法) 2.善用ComboBoxItem...的Tag属性,既然没有Value属性,何不直接用Tag属性充当Value呢?...Text=" + (cbo2.SelectedItem as ComboBoxItem).Text;//取值 这种做法,个人感觉有点滑头,不过大部分情况下已经能解决问题了 3.可能这个才是MS设计人员的初衷...,我在观察ComboBox.Items.Add()时,发现这Add方法接受一个Object类型的参数,Object可是万物之祖啊!

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    图书管理系统代码 4SearchFrame (…

    int m = Integer.parseInt(textField.getText()); book_search =(Book)obo.readObject();//先读取第一个对象 // 如果文本框中输入的文字出现在某个对象中执行以下操作...Radio_author.isSelected()){ int m=0; do{ if(m<=n){ book_search =(Book)obo.readObject();//先读取第一个对象 // 如果文本框中输入的文字出现在某个对象中执行以下操作...OptionalDataException e5) { e5.printStackTrace(); }catch(FileNotFoundException e6) { } catch (IOException e2) { // 当所选择的分类没有一个书籍对象时...public File getClassName() { return (File)comBoBox.getSelectedItem(); } // 返回检索出来的书籍的JTabel对象 public...; private  JComboBox comBoBox; private JTextField textField ; private JTable  table_search ; private

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    【原创】Java中的if和switch选择结构

    default: 语句n; break; Switch选择结构关键字: 表达式的结果值支持byte,short,int,char类型 String和枚举。...case关键字: 表达式结果类型(包含隐式类型转换后的类型)必须和常量类型保持一致;case后不能是Boolean的结果。...case后面必须是常量,不能是变量,同一个switch选择结构中,case后面的数值不能相同。 break关键字: 作为跳出switch选择结构。...switch选择结构中可以删除break关键字,删除后会发生穿透,即会继续执行下一条语句(无需将表达式和吓一跳case后的常 量比较),直到碰都break跳出循环。...在switch选择结构中,当所有case均无法匹配时,则会执行default中的语句。

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    索引中的b树索引

    1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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    Mysql中的索引

    单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...(各种函数) having select distinct order by limit 所有的查询都是从from开始的,在执行过程中,每个步骤都会为下一个步骤生成一个虚拟表vt1(选择相对较小的表做基础表...总的来说,红黑树的统计性能高于AVL。 因此在实际中AVL树使用相对比较少,而红黑树使用非常广泛。如Java中的TreeMap使用红黑树存储排序键值对。...Java8中的HashMap使用链表+红黑树解决哈希冲突问题(当冲突比较少的时候,使用链表,当冲突多的时候采用红黑树) 在数据再内存中的情况(如上述的TreeMap和HashMap),红黑树的表现是非常好的...聚簇索引和非聚簇索引 在Mysql中B+树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。

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    MySQL中MyISAM和InnoDB的索引方式以及区别与选择

    4: 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主键值,又存储了行数据,这种结构称为”聚簇索引” 下图说明了 InnoDB聚集索引的实现方式,同时也体现了一张 innoDB表的结构,可以看到...,InnoDB 中,主键索引和数据是一体的,没有分开。...可以有目的性地选择聚集索引,比如一个邮件表,可以选择用户ID来聚集数据,这样只需要从磁盘读取较少并且连续的数据页就能获得某个id的用户全部的邮件,避免了读取分散页时所耗费的随机I/O。...而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。...3、该如何选用两个存储引擎呢 此处参考链接:MySQL中MyISAM与InnoDB区别及选择 因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多,写少。对原子性要求低。

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    MySQL中MyISAM和InnoDB的索引方式以及区别与选择

    4: 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主键值,又存储了行数据,这种结构称为”聚簇索引” 下图说明了 InnoDB聚集索引的实现方式,同时也体现了一张 innoDB表的结构,可以看到...,InnoDB 中,主键索引和数据是一体的,没有分开。...可以有目的性地选择聚集索引,比如一个邮件表,可以选择用户ID来聚集数据,这样只需要从磁盘读取较少并且连续的数据页就能获得某个id的用户全部的邮件,避免了读取分散页时所耗费的随机I/O。...而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。...3、该如何选用两个存储引擎呢 此处参考链接:MySQL中MyISAM与InnoDB区别及选择 因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB.如果系统读多,写少。对原子性要求低。

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    人生中的选择

    亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱,他认为基于愉悦或功利的相互关系中,有一个取舍条件,这种关系是一种有来有往(quid pro quo)的关系,是一种交易关系,这种交易关系背后不断思考公平的问题...我当然认同这个观点,就如同在我之前写过一篇《我所理解的爱情》中,把爱分成四个层级,低级自恋,中级交易,高级规则,顶级就是如果爱就去爱。...但在实际的生活中很难达到这个理想状态,所以我今天想说一点我的其他思考,就是人生,包括爱情和职业等问题在内,都是一个选择的问题。 我们先岔开这个话题,说点别的事情。...遗憾,是人生中的一个永恒命题。 所以人生不必遗憾,凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了,就这样走下去,至于是晴空万里还是阴云密布,都接受好了。因为,这是自己的选择。...回到起初的那个问题上去,选择性伴侣也好,选择商业伙伴也罢,还是最终选择了精神伴侣,都是自己的选择,别人其实很难指手画脚,只要你自己愿意,不后悔,乐在其中就好了。

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    MySQL和Java中的货币字段类型选择

    引言 在互联网应用中,处理货币是一项常见的任务。为了确保准确性和精度,我们需要选择适当的字段类型来存储货币数据。本文将讨论在MySQL和Java中记录货币时应选择的字段类型,并提供相应的代码示例。...Java中的货币字段类型 在Java中,我们可以使用java.math.BigDecimal类来表示和处理货币数据。BigDecimal提供了高精度的十进制计算,适合处理货币金额。...创建Java实体类 下面是一个示例代码,演示如何在Java中创建一个实体类来表示包含货币字段的数据: java public class Product { private int id; private...结论 在MySQL和Java中记录货币时,我们需要选择适当的字段类型来确保准确性和精度。在MySQL中,使用DECIMAL类型存储货币金额是一种常见的做法。...而在Java中,使用BigDecimal类来表示和处理货币数据是推荐的方式。本文详细介绍了在MySQL和Java中记录货币时的字段类型选择,并提供了相应的代码示例

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    初识MongoDB中的索引

    索引就像图书的目录一样,可以让我们快速定位到需要的内容,关系型数据库中有索引,NoSQL中当然也有,本文我们就先来简单介绍下MongoDB中的索引。...---- 索引创建 默认情况下,集合中的_id字段就是索引,我们可以通过getIndexes()方法来查看一个集合中的索引: db.sang_collect.getIndexes() 结果如下: [..."key" : { "x" : 1.0 }, "name" : "myfirstindex", "ns" : "sang.sang_collect" } 当然索引在创建的过程中还有许多其他可选参数...,默认为false 4.unique是否创建唯一索引,默认false 5.sparse对文档中不存在的字段是否不起用索引,默认false 6.v表示索引的版本号,默认为2 7.weights表示索引的权重...好了,MongoDB中的索引入门我们就说到这里,小伙伴们有问题欢迎留言讨论。 参考资料: 1.《MongoDB权威指南第2版》

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    MySQL中的哈希索引

    mySQL中的哈希索引 在MySQL中,如果你使用的是Innodb存储引擎,那么经常会遇到B+树索引的概念,关于这个概念,之前的文章中我们讲过,除此之外,还有一种索引值得关注,那就是"哈希索引"。...这样做有一个比较直观的问题,就是有的数字映射到了集合中的同一个位置,把这种现象称之为哈希碰撞,解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法,就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接,这样查询的时候,就可以直接去遍历这个链表进行查询了...确切的说,对于Innodb的哈希索引,有以下特点: 1、Innodb的哈希索引不能由用户手动的创建。也就是常说的自适应哈希索引,站在这个角度来讲,确实不支持哈希索引。...2、Innodb会自动调优,如果判定自适应哈希索引能够提升效率,Innodb会自己建立相关的哈希索引,这个层面上讲,Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢?...有优点也就有缺点,当然,缺点是和B+树索引对比而来的,Hash索引和B+ Tree索引的区别有: 1、哈希索引只能适用于等值查询,对于范围查询的场景,它无能为力,而B+ Tree索引可以轻松的处理; 2

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    InnoDB中的索引类型

    而聚簇索引B+树的非叶子节点一般由数据表中的主键负责构造(当然也可能不是主键,这个后文会进行说明)。...如果开发人员删除了InnoDB引擎中某张数据表的主索引,那么这个数据表将自行寻找一个非空且带有唯一约束的字段作为主索引。...如果还是没有找到那样的字段**,InnoDB引擎将使用一个隐含字段作为主索引(ROWID)**。 B+树的构造特性在这里就得到了充分利用,因为只需要将主索引B+树的非叶子节点加载到内存中。...非主索引(辅助索引/二级索引) 数据表索引列表中除去主索引以外的其它索引都称为非主索引。非主索引都是使用非聚簇索引方式组织数据,也就是说它们实际上是对聚簇索引进行检索的数据结构依据。...条件建索引是极其重要的一个原则; 注意不要过多用索引,否则对表更新的效率有很大的影响,因为在操作表的时候要化大量时间花在创建索引中 3、复合索引会替代单一索引么 如果索引满足窄索引的情况下可以建立复合索引

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    pytorch中的数据索引

    pytorch中的数据索引 在PyTorch中,数据索引是指在处理张量(Tensor)时访问或操作特定元素的过程。...索引在数据处理和深度学习中是非常常见且重要的操作,它允许我们以各种方式访问数据集中的元素,执行数据的切片、提取、过滤等操作。...基本索引方法 在PyTorch中,数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...布尔索引 使用布尔索引可以根据条件获取张量中满足条件的元素。...在每个Epoch中,训练集被分成多个批次(batch),每个批次包含多个样本。每个批次的大小为64。代码中的训练过程会迭代整个训练集,并对模型进行更新。

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