比较菜,但让我束手无策的问题。

happygirl 2000-07-03 04:13:00
加入OLE控件,Insert Object,Create From File,选择文件,例如Word文件。link的Word文件呈现灰色,修改控件的属性Color,无效。请大家试一试,告诉我解决方法。
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halfdream 2000-07-04
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OLE对象在未激活前自然要呈灰色。
可以在ONSHOW 事件中激活它:

OleContainer1.DoVerb(ovShow);
happygirl 2000-07-04
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我现在开发的程序,需要利用OLE显示一些其他程序中完成的文档,不希望在激活的状态下显示。我用VB做类似的开发,可以显示正常颜色的文档。
大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第1页。大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第1页。大数据能否取代统计学? 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第1页。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第1页。 以Google公司的崛起为标志的智能时代,如滚滚的历史车轮,一圈一圈、有条不紊地改变着我们的生活。 信息技术发展到今天,已经从根本上改变了工业革命和机械时代留给我们的思维方法和体系。 即使是明天一早发现无人驾驶汽车像mobike一样如雨后春笋般出现在路上,我们所能感叹的,可能也只不过是一句:这一天终于来了! 1 老问题,新看法 Google从最初有做无人驾驶汽车的想法开始,到做出像模像样的原型车,只用了4年时间。 截止2016年,Google研制的无人驾驶汽车的总行驶里程已经达到了200万英里,相当于一个人类司机300年的里程。 其实说来很奇怪,为什么站在风口浪尖上的不是奔驰宝马特斯拉这样的汽车公司,而是Google这样一个搞搜索引擎的公司呢? 其实之前我们已经讨论过了:智能时代的核心是大数 ,而大数据的核心是如何将传统的模型驱动转化为智能的数据驱动,然后用海量数据的优势去弥补复杂模型暂时不能达到的精确度。(98%的人无法跨越的认知鸿沟) 跟语音识别和智能翻译一样,无人驾驶汽车本质上也是一个人工智能的问题,只要数据充足,就可以把智能问题转化成数据问题。 下围棋的AlphaGo赢李世友,靠得是海量棋谱和搜索算法;同理,大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第2页。大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第2页。Google无人驾驶汽车靠得是"街景"功能"扫街"扫来的大量道路信息。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第2页。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第2页。 对于没有扫过的陌生区域,无人驾驶基本上是束手无策的。 今天,二郎想换一个全新的角度去剖析和对比大数据和其他思维背后暗含的意义,以及郭靖和黄蓉又是如何融会贯通并且践行的。 2 统计学 vs 大数据 先来看看大数据跟统计学有何冲突。 统计学是人类解决与大量数据相关问题时所发明的一种实用数学工具。 一些比较严谨的统计学教材会将统计学分为描述统计学 (Descriptive Statistics) 和推论统计学 (Inference Statistic) 两大类依次介绍。 其中描述统计学约占20%的篇幅,主要内容是如何描述获得的数据,比如算个平均值、中位数,画个直方图之类的。 而推论统计学约占80%的篇幅,讨论怎样才能从局部样本的特性推测出全体特性,包括正态分布、各种(非)参数检验,是广大学子最头疼的部分。 我们通常所说的"统计分析",主要指推论统计学。 统计学的本质,可以用一句话总结:当研究对象的数据量大到无法穷举时,我们只能使用"采样"这样一种妥协的方法,尽量有代表大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第3页。大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第3页。性地替代全体样本。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第3页。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第3页。 统计学的思路是先从个体(样本)入手,达到统计数据,然后推论出群体(全集)的特性,再将群体的特性当成一般规律,应用在其他非样本的个体身上。 而大数据想到达到的精准境界,比如精准医疗、精准扶贫,正好站在了统计学概率思维的对立面上。 大数据的终极形态应该是穷举法,利用数据的完备性绕过局部样本和统计规律,直接给出精准的个体信息。 比如说,黄蓉和郭靖都想打探洪七公喜欢吃什么,但他俩所用的方法却截然不同。 黄蓉选择了统计学,亲自下厨给洪七公烹制"川鲁粤苏,闽浙湘徽"的各种品,然后直接问洪七公的评论和反应,不出两个礼拜,就能有95%的把握说自己已经把洪七公的饮食喜好摸清楚了。 郭靖选择了大数据,他没有手艺,只能用勤能补拙的屌丝方法,每天把洪七公吃了什么记在本子上,即使别人请吃饭时的不能真实反映洪七公的喜好,但坚持一年下来,也能摸个七八成。 Anyway,黄蓉和郭靖各自的方法都能达到"打探洪七公喜欢吃什么"的最终目的,皆大欢喜。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第4页。大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第4页。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第4页。 大数据能否取代统计学?全文共6页,当前为第4页。 3 天才 vs 勤奋 我们一般都会认为穷举法(也叫枚举法)是笨方法。例如,对于一个同时包含数字和大小写字母的8位密码,如果用工作站,大概需要25天的时间才能破解,即使用1秒钟可以试10亿次密码的超级计算机,也得用60个小时。 但是,当黑客没有更好的算法来破解密码是,或许用一个高性能电脑或者工作站跑一个月这种笨方法,反而是最省事的选择。 笨办法只是郭靖的首
【特征工程是什么?】 身高不同的两人,比较体重毫无意义, 但是如果将身高体重加以计算,转化成了BMI指数:BMI=体重/(身高^2) 通过比较这个新创造的特征值,谁胖谁瘦就一目了然了。 这就是特征工程,将原始数据转换为可以更好的、代表预测模型潜在问题的特征,通过分析这个新的特征,可以得到更准确的预测结果。 【特征工程——Python数据分析必备】 脏数据的“清洗剂” 有人说:学会了Python语言,就会做数据分析? 不一定! 你拿到的数据样本集,有可能存在这些问题: 如果样本数据存在问题,对数据建模的执行效率会有很大影响,甚至可能会造成模型结果的偏差。 不懂特征工程,数据分析=白忙一场! 【站内首门!特征工程全解课程】 过去,数字化是企业优化的要点; 而今,数字化成为了企业活下去的关键。 而数据分析应用有多广,特征工程的学习需求就有多大。 不过,大部分课本对于特征工程这一知识点鲜有提及,市面上的课程也少之又少,导致很多人在实际工作或学习中,遇到问题束手无策,严重降低效率。 CSDN全站首发——Python数据处理与特征工程 课程聚焦数据科学中,数据清洗与分析前的特征提取过程,解决数据科学中最重要的原始数据清洗和特征提取。 【定制课程 精准扫除学习盲点】 课程充分考虑各类实际问题,将每个知识点融入到对应的代码实例中,初学者也可无压力上手,讲师手把手带领入门。 知识点扫盲 + 案例实践 + 线上答疑 扫清数据分析前的所有障碍,提升你的数据工作的效率与准确度。 如果你是: 在这里你可以收获...... 了解如何将各类型数据载入计算机,进而愉快的探索数据科学; 掌握如何将需要分析的数据转化为算法模型可以接受的格式; 学会特征提取最基本的处理方式,为后续的算法学习打好基础。 经过19节课程的学习,你可以基本掌握数据采集、读取以及清洗的方法,具备进一步学习数据分析乃至深度学习的能力,能够大大拓宽你日后的求职道路。 【三重福利  惊喜等你】

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