SUIPack发布支持BCB的版本(你想不写代码用Delphi/BCB做出绚丽的界面吗)

Nicrosoft 2002-09-12 03:53:02
您想使您应用程序具有MacOS和WinXP风格的外观吗?

您想基于一幅位图创建任意形状的不规则窗口吗?

--> 现在您可以完全都做到,并且不用编写一行代码!

SUIPack 2 是一款面向Delphi/ C++Builder程序员的界面增强VCL组件。它可以帮助你制作出占用资源小、可定制性强的个性化界面应用程序!

SUIPack 2 兼容Delphi 5、Delphi 6、Delphi 7, C++Builder 5, C++Builder 6

SUIPack 2 提供了15 个组件用于增强在Delphi中的界面编程
SUIPack 2 提供了 6 种现成的界面风格的布景:MacOS、WinXP、DeepBlue、Orange、BlueGlass、Protein
另外,SUIPack 2 还提供强大的用户定制能力,您可以使用它轻松做出完全个性化的软件界面。

详情或下载试用版本:http://www.sunisoft.com/gb/suipack/
查看效果图:http://www.sunisoft.com/gb/suipack/theme_mac.htm
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Crystal_Boy 2002-09-12
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要钱的,太麻烦了
Nicrosoft 2002-09-12
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to neilwq(啄木鸟):书在这个月内上市

to rosw(落枫):
详情或下载试用版本:http://www.sunisoft.com/gb/suipack/
rosw 2002-09-12
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那里下载?
neilwq 2002-09-12
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你的书出来了吗?
Nicrosoft 2002-09-12
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SUIPack 2.1 组件:

TsuiSkinForm - 无需编写一行代码,即可根据位图创建不规则窗口的Form组件。
TsuiForm - 改变整个Form外观的组件。
TsuiMainMenu - 与TMainMenu类似。但为配合TsuiForm而设计,并且支持WinXP和MacOS风格。
TsuiSideChannel - 置于边上的,可弹出式的面板。
TsuiTitleBar - SUIPack外观风格的TitleBar。
TsuiImagePanel - 能够显示图片作为背景的Panel。
TsuiButton - SUIPack风格的按钮,提供6种风格(包括用户自定义Custom风格)。
TsuiCheckBox - SUIPack风格的CheckBox,提供2种风格(WinXP and MacOS)。
TsuiRadioButton - SUIPack风格的RadionButton,提供2种风格(WinXP and MacOS)。
TsuiProgressBar - SUIPack外观风格的ProgressBar,提供6种风格。
TsuiURLLabel - 能显示URL的Label。
TsuiEdit - SUIPack风格的Edit。
TsuiMemo - SUIPack风格的Memo。
TsuiListBox - SUIPack风格的ListBox。
TsuiGroupBox - SUIPack风格的GroupBox。
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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