请问 VB的变量申明方法在PB内如何申明,内详

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黄花 2002年8月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2002年10月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
2002年9月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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vb vc java 界面开发_几种常用开发工具的比较(VB/PB/C++/VC/JAVA)

一、跨平台特性 VB:无 ★ PB:WINDOWS家族,Solaris,Macintosh ★★★ C++ Builder/Dephi:WINDOWS家族,Linux ★★★ VC:无 ★ JAVA:所有能够运行JAVA虚拟机的操作系统 ★★★★ 二、组件技术支持 VB:COM,A...

几种常用开发工具的比较(VB/PB/C++/VC/JAVA)

  一、跨平台特性 VB:无 ★ PB:WINDOWS家族, Solaris,Macintosh ★★★ C++ Builder/Dephi:WINDOWS家族,Linux ★★★ VC:无 ★ JAVA:所有能够运行JAVA虚拟机的操作...

VB PB Delphi VC Java开发工具比较(转)

VB PB Delphi VC Java开发工具比较(转) 网上有位系统分析员探讨了几种开发工具的特性,由其总结了下面的内容。文章客观评价了各种开发工具的优缺点,他本人把文章拿来和大家一起讨论一下, 欢迎专业人事补充和...

如何在PB中声明这个结构体中的变量[MarshalAs(UnmanagedType.ByValTStr, SizeConst = 16)]

有个dll是给了c#的例子 struct xxx{ [MarshalAs(UnmanagedType.ByValTStr, SizeConst = 16)] string name; int port; } 这是为了让c#表示方便采用的声明方式。也就是说要调用传统的dll时,name必须转换给UCHAR...

pb6.5技巧

并发能力是指多用户同一时间对相同数据同时访问的能力。一般的关系型数据库都具有并发控制的能力,但是这种并发功能也会对数据的一致性带来危险。试想若有两个用户都试图访问某个银行用户的记录并同时要求修改该...

PB混淆加密大师(powerbuilder防止反编译,pb混淆器,PB加壳,支持5-12)

PowerBuilder混淆器v2010.11.01说明书 目录: 一.相关知识简介 二.历史 三.本软件特点 四.注册 五.在线认证 六.混淆 七.如何购买 八.服务与升级 九.下载地址 十.联系方式 ...

(转)pb+api实际应用

1、利用Api函数计算Windows从启动后所运行的总时间 Function long GetTickCount() Library "kernel32.dll" //获取windows从启动开始的总微秒数 窗口w_example的open事件: timer(0.05)//...

pb中POS的各种外设处理

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精伦IDR200调用ReadBaseInfosPhoto接口问题

API调用如下: Imports System.Text Namespace CardReader.API  Public Class JingLunAPI  '''  ''' 初始化函数  '''  '''  '''  '''  Public Declar

关于POS的各种外设处理(包括打印机、钱箱等)(PB

一般的外设编程可以通过PB通过的串口编程,也有部分特殊的,可由厂家直接提供技术支持。 各种外设如果接的是COM,必须打开的时候,让其初始化,一般卡可刷卡的时候再初始化,刷卡结束后,再把COM口关闭。因为...

几种常用软件开发工具的比较

近日和公司的系统分析员探讨了几种开发工具的特性,由其... 一、 跨平台特性 VB:无 ★ PB:WINDOWS家族, Solaris,Macintosh ★★★ C++ Builder/Dephi:WINDOWS家族,Linux ★★★ VC:无 ★ JAVA:所有能够运行JAVA虚

各种开发工具的比较【转】

各种开发工具的比较【转】document.title="各种开发工具的比较【转】 - "+document.title 近日和公司的系统分析员探讨了几种开发工具的特性,... 一、 跨平台特性 VB:无 ★ PB:WINDOWS家族, Solaris,Macintosh ★★★

各种开发工具的比较【转】

近日和公司的系统分析员探讨了几种开发工具的特性,由其总结了下面的内容。... 一、 跨平台特性 VB:无 ★ PB:WINDOWS家族, Solaris,Macintosh ★★★ C++ Builder/Dephi:WINDOWS家族,Linux ★★★ VC

几种开发工具的特性比较(转载)

近日和公司的系统分析员探讨了几种开发工具的特性,由其总结了下面的... 一、 跨平台特性 VB:无 ★ PB:WINDOWS家族, Solaris,Macintosh ★★★ C++ Builder/Dephi:WINDOWS家族,Linux ★★★ VC:无 ★ JAVA:

编程起步教程第一篇

并且先申明,这里的文章不只限于一种语言,而是从技术上的角度讲解,并尽可能的给出各种语言来实现的代码.之所以这样,是因为我感觉没有语言不分好坏,编程思想都是一致的,区别就是语法不同,另外也许某种语言某些方面...

一个程序员的思考

鲁迅说:牛吃的是草,挤出的是牛奶;那程序员吃的是书,书跟草一样枯燥无味,软件,我们写出的代码也许就是我们全部的奉献。想写写自己编程这些时间的感受。想到哪写到哪。先列个提纲,慢慢写完整。...

c++11之初始化列表

C++的学习中,我想每个人都被变量定义和申明折磨过,比如我大学笔试过的几家公司,都考察了const和变量,类型的不同排列组合,让你区别有啥不同。反正学习C++过程中已经被折磨惯了,今天再来看看重温下那段...

从各方面比较现在多种语言 (转)

从各方面比较现在多种语言 (转)[@more@]近日和公司的系统分析员探讨了几种开发工具的特性,由其总结了下面的内容。 文章客观评价了各种开发工具的优缺点,本人把文章拿来和大家一起讨论一下, 欢迎专业人事补充和...

c#面试题记录

SQL SERVER 题 某商品价格表如下,ID是自增长列 表名是JGTable,上面是表的结构 题目是:请查出当前时间800001商品的价格,设当前时间是curdate=2017-01-02 答案:select Price 价格 from JGTable where Date1...

const static 数组指针

const类型定义:指明变量或对象的值是不能被更新,引入目的是为了取代预编译指令  **************常量必须被初始化************************* cons的作用  (1)可以定义const常量 例如:  const int ...

几种常用开发工具的比较

几种常用开发工具的比较  近日和公司的系统分析员探讨了几种开发工具的特性...一、 跨平台特性VB:无 ★ PB:WINDOWS家族, Solaris,Macintosh ★★★ C++ Builder/Dephi:WINDOWS家族,Linux ★★★ VC:无 ★ JA...

JS题目及答案整理

原文链接这里,大部分答案是按照自己的理解修改的,也请大家理解为主。 JavaScript 介绍js的基本数据类型 Undefined、Null、Boolean、Number、String、 ECMAScript 2015 新增:Symbol(创建后独一无二且不可变的数据...

60个BCB(C++Build)初学者 应用实例

1.怎样C++Builder中创建使用DLL 2.用C++BuliderWIN.INI中保存信息 3.如何C++Builder中检测硬件 4.C++Builder如何响应消息及自定义消息 5.利用C++ Builder开发动画DLL 6.用C++ Builder 3制作屏幕保护程序 7...

学习Java的30个基本概念

我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家以后的学习过程中更好的理解java的精髓,此我总结了30...

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。

C语言内存管理机制精讲-高手必修课视频教程

在企业级项目开发中一个非常重要的设计就是如何有效地管理内存资源。在C语言中,关于内存管理的知识点比较多,如函数变量、作用域、指针、堆 、栈、 常量区、全局静态区、要想真正掌握和理解C语言,就必须先精通C语言内存管理机制。 黄老师精选内存相关知识点,循序渐进,最后以一个复杂的内存池设计实现贯穿对整个课程知识要点,让学员真正透彻理解C语言内存管理!

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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

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