DataGridViewComboBoxColumn如何默认显示列表中的一项?

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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
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2011年7月 荣获微软MVP称号
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黄花 2011年4月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
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设置DataGridView 列类型为 DataGridViewComboBoxColumn 的默认值

DataGridView(名称dataGridView1)有Column1这列(类型为DataGridViewComboBoxColumn),只需要如下代码即可设置下拉框Column1列的默认值: ((DataGridViewComboBoxColumn)dataGridView1.Columns["Column1"])....

Datagridview 相关

给combox绑定数据(可以放在Page_Load) VB: 'repWiClient 数据源 CType(dgvBilling.Columns("ColRepNo"), DataGridViewComboBoxColumn).DataSource = (From t In repWiClient Select t..

datagridview (三)DataGridViewComboBoxColumn 列或者DataGridViewComboBoxCell 赋值绑定数据的方法

多次看见问及datagridcombox列赋值的问题//取得车型代码 //string mysql = "select patterncode from tabhead where vin=" + comboBox1.SelectedValue.ToString() + ""; //string cartype = dbcla

c#——Winform DatagridView 扩展支持combobox列自定义DropDownStyle

需求:要求datagridview同一列,每显示不同的下拉表内容来提供选择列表项。另外没有下拉内容的行需要支持可输入可编辑。 然而,datagridview 自带的DatagridviewcomboboxColumn 默认的下拉样式为dropdownlist,...

dataGridView添加ComboBox 每行绑定不同的集合,显示默认值

dataGridView添加ComboBox 每行绑定不同的集合,显示默认值 好了 多说无意,直接上代码,看不看的懂,就看大家的了,解决问题后,可以评论回复,可以一起商讨一些疑难杂症 List<ProtocolInfo>...

语句方式绑定数据库应该如何设置dataGridView1下拉列表中的某一项?

Winform实现在DataGridView控件的单元格添加多个控件

DataGridView控件的列是支持TextBoxColumn、ComboBoxColumn等类型的,就是DataGridView的单元格进入编辑模式的时候就会出现对应的控件,但是有些业务场景是需要在个单元格进入编辑状态时需要多个控件组合完成业务...

C#:DataGridView中列类型使用时间控件和下拉列表的自动匹配

DataGridView中默认不提供DateTimePicker类型的列类型,因此可以通过控件的覆盖模拟所需的功能。详细步骤如下: 第步,将DataGridView单元格设置为DataGridViewTextBoxColumn类型(文本单元格); 第二步,创建...

DataGridView控件使用大全

DataGridView控件 DataGridView是用于Windows Froms 2.0的新网格控件。它可以取代先前版本DataGrid控件,它易于使用并高度可定制,支持很多我们的用户需要

DataGridView

新数据网格简介 ...新的 DataGridView 是 .NET 2.0 个新控件,是针对 .NET 1.x 功能较差的标准 DataGrid 控件而设计的。Matthew MacDonald 在本文论述了许多改进,包括:DataGridView 支持...

C#中DataGridView控件的使用

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[Winform] DataGridView DataGridViewComboBox 的可编辑

DataGridView 设置的 DataGridViewComboBox,默认是不可编辑的,即使将其列属性 DisplayStyle 设置成 ComboBox 或其他,也无法编辑; 故作如下处理: DataGridViewComboBoxCell 重写 DataGridView...

怎么在Datagridview查询的结果进行修改-我只是感慨您从那学的??

熟悉 DataGridView 的最佳方法就是实际尝试一下,无需配置任何属性。就像 DataGrid 一样,您可以使用 DataSource 属性来绑定 DataTable 对象(或从 DataTable 派生的对象)。 Dim ds As DataSet = GetDataSet()...

c# datagridview主要方法

c# datagridview主要方法2009-01-16 16:03基本数据绑定 熟悉 DataGridView 的最佳方法就是实际尝试一下,无需配置任何属性。就像 DataGrid 一样,您可以使用 DataSource 属性来绑定 DataTable 对象(或从 ...

DataGridView基本数据绑定

换了datagridview 用了用。查了一些数据 基本数据绑定 熟悉 DataGridView 的最佳方法就是实际尝试一下,无需配置任何属性。就像 DataGrid 一样,您可以使用 DataSource 属性来绑定 DataTable 对象(或从 ...

DataGridView 选中行、列、单元格

GridView属性SelectionMode五个值FullRowSelect(选中整行)、

DataGridView使用方法汇总

它能够代替先前版本号DataGrid控件,它易于使用并高度可定制,支持许多我们的用户须要的特性。 关于本文档: 本文档不准备面面俱到地介绍DataGridView,而是着眼于深入地介绍一些技术点的高级特性。 本文档按逻辑...

DataGridView学习笔记():DataGridView简介

DataGridView简介...PostId=1374624  新的 DataGridView 是 .NET 2.0 个新控件,是针对 .NET 1.x 功能较差的标准 DataGrid 控件而设计的。Mat

C#二十八 数据绑定

在Windows绑定是将操作界面和数据源的数据保持一致,即实现操作界面的增删改查与数据库...简单绑定是指将个控件的某个属性绑定到某个数据元素(如数据集表列的值)的能力,这是用于TextBox或Label等控件的典型绑

新数据网格DataGridView简介(转自MSDN)

最近在做个露雨资源库的软件,用到了vs2005最新的控件datagridview,所以翻来些资料看看。发现datagridview在CSDN上的资料很少,所以转过来,不知道有没有人感兴趣。新数据网格简介 发布日期: 5/24/2005...

DataGridView简介

<br />基本数据绑定 熟悉 DataGridView 的最佳方法就是实际尝试一下,无需配置任何属性。就像 DataGrid 一样,您可以使用 DataSource 属性来绑定 DataTable 对象(或从 DataTable 派生的对象)...

DataGridView控件-[引用]

DataGridView控件 DataGridView是用于Windows Froms 2.0的新网格控件。它可以取代先前版本DataGrid控件,它易于使用并高度可定制,支持很多我们的用户需要的特性。 关于本文档: 本文档不准备面面俱到地介绍...

DataGridView 使用问题

1.除非 DataGridView 被数据... 数据源删除数据,刷新显示控件。 2.System.ArgumentException:DataGridViewComboBoxCell值无效,要替换此默认对话框,请处理DataError事件 需要在事件处理: Codeprivatevoid...

VMware虚拟机从入门到精通

虚拟机就是一个软件,模拟一个电脑来使用。让初级的小白也能学会使用虚拟机,并且能够精通。本课程由浅入深,详细讲解了虚拟机的安装导入使用,用黑客喜欢的KALI系统进行导入演示。 帮助计算机专业学生快速掌握虚拟机的用法,帮助想学习黑客技术的同学搭建学习环境。

虚幻4开发入门

UnrealEngine向来以一流效果和难以上手而著称,本课程就是帮助你跨过入门的这道门槛,能够上手掌握这个国际一流的3D引擎。 通过本课程的学习,你讲可以掌握Unreal引擎开发的基础知识,包括Unreal编辑器的基本使用,Gameplay Framework,以及C++&Blueprint;两种开发模式。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

matlab教程ppt(完整版).pdf

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

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