8. 和应用程序完美结合，支持windows下所有的开发工具和程序语言（例如Delphi、C++、VB、PB、.NET、易语言），最终用户在设计器里可直接选择打印字段，生成表达式，报表设计器用户容易学习理解。 9. 支持脚本和窗体...

PB做的史上最强的矢量画图软件（VISIO也要低头） 谁说PB做不了图形处理，现在这个图形软件就可以是用PB做出来的，而且运行稳定与快速，如果配以PB强大的数据库功能，那么就可以做出各种组态软件，而且辅以报表的...

原文地址：http://blog.csdn.net/loganwong/article/details/38347047 前言与目录 · 前言 · 目录 引言 · 引言   第1部分 入门篇

简单示例：     Me.BarCodeCtrl1.Style = 7   Me.BarCodeCtrl1.Value = "123456 CODE-128"   Me.PrintForm '打印窗体  ... 添加控件：   Project - Components - Microsoft 

pb历程 2008-12-18 14:34 2874人阅读 评论(1) 收藏 举报 string工作integerdelphi语言sql 同事给的，太谢谢了，贴出来大家共享 Formula one的属性与方法： 属性： l  showEditBar：是否显示单元编辑...

发信人: TopazY (清凉的水罐), 信区: C++Builder 标 题: ...发信站: BBS 水木清华站 (Thu Aug 31 12:26:49 2000) 查看问题及答案 序号 25 请对 Visual C++与Delphi/C++Builder之比较 一文发表看法 wenyy 来自 http://

回答：我们常用的工具像 C#、Delphi、VB、PB、Jbuilder等都存在设计态，也就是可视化编程。还有AutoCAD、PowerPoin t、Flash等软件也都可以看作设计态。设计态的特点是，用户可以用鼠标编辑图形。 12.2.何谓运行态...

java 出现在我们眼前,时间还很短,当他还只是一个半成品的时候,我们就被告知,java将成为软件发展的规范和希望. 然后,java出现了,jdk的出现,我们发现其实java并不习惯,因为我们已经适应了window下的visual编程,对于jdk...

java 出现在我们眼前,时间还很短,当他还只是一个半成品的时候,我们就被告知,java将成为软件发展的规范和希望. 然后,java出现了,jdk的出现,我们发现其实java并不习惯,因为我们已经适应了window下的visual编程,对于jdk...

作者：wflmemail: wflm@263.net日期：2001-5-27 15:02:20java 出现在我们眼前,时间还很短,当他还只是一个半成品的时候,我们就被告知,java将成为软件发展的规范和希望. 然后,java出现了,jdk的出现,我们发现其实java并...

1．MapInfo GIS二次开发概述 MapInfo是美国MapInfo公司的产品，是一种桌面地图信息系统。...目前MapInfo已逐渐成为地理信息系统领域应用较为广泛的工具之一，在我国的测绘、铁路、邮电、水利、林业...

目录:  Win32:  1. Win32 简介  2. 注册窗口类  3. 创建窗口  4. 注册窗口类时的附加数据缓冲区  5. 显示窗口  6. 消息循环  7. 消息的分类  8. 消息队列  9. 消息  10. 菜单  11. 资源...

计算机英语名词简释一 著名计算机公司Microsoft: 有时缩略为MS，是全球最著名的软件商，美国软件巨头微软公司的名字。Microsoft其实是由两个英语单词组成：Micro意为“微小”，Soft意为“软的”，此处应为“Software...

记得在《白话 C++》里，我们试图用“程序员”的眼光来重新认识什么叫电脑，认为电脑中的一切都是0和1。现在，更艰巨的任务摆在我们面前。本课程前些章节的内容就是：看透Windows。 （不要和我抬杠，说Wind

本资源包含数据，代码，解释，相应的文件。代码是练习用的，文章中的代码都可以运行出来，是很好的一个练手项目。

2020年，“51”数学建模C类问题，关于饲料配比问题以及加工优化方案。论文采用统计分析，建立了关于饲料加工的多目标优化模型。并利用蒙特卡罗算法对目标函数进行优化，解决了饲料加工质量最优配比问题并进行了成本控制。

全网第一的 Windows 部署课程，体系化，全面化，场景化，自动化，结合企业实际的应用场景，从无到有，从有到优，为大家深入和详尽的介绍 Windows 10 平台之上，提供的各种不同部署工具的应用。结合讲师十年以上的项目经验，提取大量的企业应用场景和实际问题做为结合，详尽的分析和示例，让您一听就懂，一懂就会，学以致用。 学习和掌握 Windows 10 的企业部署，学会单机安装，系统升级，系统替换

ARIMA模型-matlab代码，可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性，介绍用法 6.性能调优，如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

2020年五一数学建模A题解题思路 最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响，分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化，（主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场）。建立预测模型（时间序列预测模型， Elman神经网络预测模型等），预测煤炭价格变化。

自动驾驶模型的建立

本套课程，以实际操作演示为主，代码实例详细讲解了在Spring Boot框架使用JPA的一些规则与常见套路。课程中涉及到JPA的使用规则、核心概念、实体关系使用规则和常见问题等内容。该套课程后，让你全面熟悉与掌握Spring Boot 中JPA的使用套路。Spring Boot中JPA模块主要使用Spring Data JPA一些规则，该套课程还会帮你掌握Spring Data JPA的常用规则。 帮助同学快速熟悉与掌握Spring Boot中使用JPA的常见套路与规则。 帮助同学快速掌握Spring Data JPA的常用使用规则

针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。

五一建模写的论文，当时是拿啦奖的，你们可以参考下哦

本课程通过讲解Spring Batch的基础知识点以及一些实际的项目示例让大家熟悉如何使用Spring Batch进行大批量数据的同步、处理及转换等。 通过学习本课程大家可以快速的掌握如何使用及优化Spring Batch。

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

2021华中杯第一问配套思路，内有处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，新增的RGB坐标。（R语言代码） 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路见：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验（一）——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验（二）——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验（三）——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓，提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

从0开始，Linux云计算系列课程，包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}