怎么按钮的高度老是调回去?

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亚马逊Dash永久下架:智能购物按钮究竟犯了什么错?

2月28日,亚马逊宣布停止销售可以“一键下单”的 Dash 按钮。这个一度被认为是“愚人节玩笑”的购物硬件,就这么结束了它四年的生命。而它并不孤独。在东方这片红色的热土上...

前端面试题

前端面试题汇总 ... 你做的页面在哪些流览器测试过?这些浏览器的内核分别是什么? 21 ... 21 Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较table布局有什么优点?...img的alt与title有何异同?...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

js用按钮变图片怎么再点一次换回去_如何编写高质量的 JS 函数(4) --函数式编程[实战篇]...

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ZoXYbjuezOWgNyJKmSQmTw作者:杨昆 【编写高质量函数系列】,往期精彩内容:《如何编写高质量的 JS 函数(1) -- 敲山震虎篇》介绍了函数的...

JS总结之一

总预览 1.变量的内存的存储结构 2.值类型与引用类型的赋值 3.函数的参数以及arguments 4.队列数据结构和栈的数据结构 5.JavaScript事件循环机制,同步以及异步 ...值类型(基本类型、简单类型):数值、布尔值、...

70后.net老猿,尚能饭否?

距离上一次主动找工作,快到5年了,到现在的东家,是差不多3年前猎头挖过来的,而当时东家刚刚被欧洲一家有百年历史的跨国企业集团收购,所以我也就有幸成了一名“外企员工”,但是...

如何创建 Ping app 中的 UIViewController 转换动画?

原文:How To Make A UIViewController Transition Animation Like in the Ping App 作者:Luke Parham 译者:kmyhy 更新说明:本教程由 Luke Parhm 更新至 Xcode 9/Swift 4。原文作者是 Rounak Jain。...

程序员的未来在哪里?|

 【引自非鱼观点的博客】现在的程序员找工作不太容易,而我招聘程序员也不太容易,双方的需求总是有着很大的差距。来面试的人里面有一半是刚刚毕业或者刚刚参加XX计算机培训出来的,对于Asp.net编程的理

打印机老是需要用户干预_您要的打印机故障小常识已配齐,请注意查收

在打印过程中,我们常常会遇到这样或那样的故障,如卡纸、打印模糊、进纸不顺、漏墨等等,如果自已对这些故障的处理无从下手,那么将是花钱花力的事情,同时也影响了正常的工作。所以,作为打印机的主人,我们有必要...

五位工程师亲述:AI技术人才如何快速成长?

来源:AI前线本文长度为12000字,建议阅读10分钟本文与你分享AI技术人才的真实成长经历。标签:人工智能前言参考塞缪尔. 约翰逊(18 世纪英国文学评论家、诗人,著有《英语大辞典》、...

android高级面试题(二)

Android高级面试题 (⭐⭐⭐) 一、性能优化 1、做过哪些性能优化?是怎么评测和具体优化的? 一、App启动速度优化 ...开放问题:如果提高启动速度,设计一个延迟加载框架或者sdk的方法和注意的问题 ...

那些“反人类”的用户体验,都错在哪了?

​导读:从脑海里回想一个产品,可以是你的手机,也可以是新下载的手机App,或者是给自己买的按摩椅。尝试回忆一下从你打开它到学习如何使用它的过程。 如果你喜欢这个体验,为什么?如果你放弃使用这个产品了,又...

程序员的未来在哪里?

现在的程序员找工作不太容易,而我招聘程序员也不太容易, 双方的需求总是有着很大的差距。来面试的人里面有一半是刚刚毕业或者刚刚参加XX计算机培训出来的,对于Asp.net编程的理解,就是打开Visual studio,新建一...

python读取word文档结构图_Word 有什么技巧,让你相见恨晚?

Word作为日常办公最常用的软件之一,其实真没你想得那么简单!你不知道的每一个技巧,都会让你相见恨晚!每当身边的小伙伴询问这些疑难杂症时,我都会抛出这张图…真的没骗你,我们遇到的 99% 的Word难题,早就已经...

我应该如何道德地接近用户密码存储以便以后的明文检索?

随着我继续构建越来越多的网站和Web应用程序,我经常被要求以一种方式存储用户的密码,如果/当用户遇到问题时可以检索它们(要么通过电子邮件发送忘记的密码链接,请通过当我能够对抗这种做法时,我会做很多

安卓入门-第二章-探究活动

一、引出  通过上一章的学习,你已经成功创建了你的第一个Android项目。不过仅仅满足于此显然是不够的,是时候学点新的东西了。作为你的导师,我有义务帮你制定好后面的学习路线,那么今天我们应该从哪儿入手呢?...

有哪些冷门却好用的东西可以网购?

sharon shen ,熠仔 6149 人赞同 1. 小白鞋纳米喷雾!...这个真是绝了,本人就是穿小白鞋一周就会穿成小脏鞋的那种,有了这个在新鞋的时候全方位喷一下,真的就再也不会脏了耶!...其实呢,当年买它,是宝宝在...

一个人做饭有哪些推荐?

Chen Sam ,一个空号。 355 人赞同 ...-- 2015.12.28. 一个圣诞节长周末多了100个赞..What's going on here.....有同学私信说需要详细步骤的做饭教程,但是这里篇幅太局限了.....回答里有很多很多图.....

【转】日常工作中有哪些很好的节约时间的技巧?

我一直在测试和调整各种生产效率的技术,在过去的五年中,阅读了大量的书籍(其中大多数是重复的) ,这里是我的一些结论: 这不是一个关于时间的问题,而是关于精力。 为了“有效率”,我们试图在一个工作日内...

macOS开发入门教程 : Part 2

原文:How To Make A UIViewController Transition Animation Like in the Ping App 作者:Luke Parham 译者:kmyhy 更新说明:本教程由 Luke Parhm 更新至 Xcode 9/Swift 4。原文作者是 Rounak Jain。...

日常工作中有哪些很好的节约时间的技巧?

日常工作中有哪些很好的节约时间的技巧? 2014/10/27 | 分类: IT职场 | 0 条评论 | 标签: 时间管理 分享到:8 ...【伯乐在线注】:这个问题来自 Quora,下面是来自 Mariu

说说 Android 的活动组件(Activity)

Android 的活动是可以包含用户界面的组件,主要用于与用户进行交互。 1 手动创建活动 手动创建活动可以加深对活动的理解,所以这里我们手动创建一个活动。 ...在 Android Studio 中新建一个新项目,模板选择 “Add...

2021年前端面试题汇总 高清pdf完整版

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库,把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

大唐杯资料+题库(移动通信)

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Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

学会在Linux上编译调试C++项目

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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