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Delphi > 数据库相关 [问题点数:20分,结帖人jimu8130]
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红花 2007年5月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2007年5月 Delphi大版内专家分月排行榜第三
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监控神器Prometheus用不对,也就是把新手村的剑

本文主要分享在 Prometheus 实践中遇到的一些问题和思考,如果你对 K8S 监控体系或 Prometheus 的设计还不太了解,可以先看下容器监控系列。 容器监控系列:https://yasongxu.gitbook.io/container-monitor/ 几...

前端大师炼成记:初中级前端成长指南

前言 本场 Chat 需要读者具有计算机基础知识,对编程语言有一定程度的了解。主要面对的读者包括以下四类人员。 熟悉其他编程语言,打算学习前端的开发者。 在校大学生或应届毕业生。 处于自学或者培训状态的学者...

[转贴]E680新手宝典

 关于下载QQ以后无法连接的问题以及我采取的方法2. 摩托罗拉 ** 三种鉴别手机真伪的方法3. 彩屏手屏幕参数简要总结介绍4. 名牌手机型号大揭密!绝对精彩5. 手机受潮后的处理方法6. 摩托罗拉各机型解锁方法及...

关于My97DatePicker的使用,简单易用的强大日期控件

本文属转载(希望对编程爱好者有所帮助)详情请访问官方网站 http://www.my97.net/dp/index.asp 一. 简介 1. 简介 目前的版本是:4.7 2. 注意事项 My97DatePicker目录是一个整体,不可破坏里面的...

献给初学者:谈谈如何学习Linux操作系统

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。... 推荐:10年技术力作:《高性能Linux服务器构建实战Ⅱ》全网发行,附试读章节和全书实例源码下载!...

谈谈如何学习Linux操作系统?

本文首先向 “技术成就梦想”博主致敬,http://ixdba.blog.51cto.com/2895551/569329,感谢他所付出的诸多努力。科研项目以及未来发展驱动,linux成为了我最好的选择。 ...一、 选择适合自己的Linux发行版 ...

廖雪峰JavaScript教程

JavaScript简介 JavaScript历史 要了解JavaScript,我们首先要回顾一下JavaScript的诞生。 在上个世纪的1995年,当时的网景公司正凭借其Navigator浏览器成为Web时代开启时最著名的第一代互联网公司。...

在做自动化测试之前你需要知道的,转自:http://www.cnblogs.com/fnng/p/3653793.html

什么是自动化测? 做测试好几年了,真正学习和实践自动化测试一年,自我感觉这一个年中收获许多。一直想动笔写一篇文章分享自动化测试实践中的一些经验。终于决定花点时间来做这件事儿。 首先理清自动化测试的概念...

谈谈如何学习Linux操作系统

一、 选择适合自己的linux发行版 谈到linux的发行版本,太多了,可能谁也不能给出一个准确的数字,但是有一点是可以肯定的,linux正在变得越来越流行, 面对这么多的Linux 发行版,打算从其他系统转到linux系统来的...

PB与各种数据库连接

PB与各种数据库连接!! 1.Power script 语言里的事务处理对象怎么理解 PowerBuilder 程序与数据库之间传递信息的一个结构变量,共有15个成员.你可以详细列表它的所有成员看看它的组成,PB的应用程序会初始化一个全局的...

jsp日期插件My97DatePicker 强大的日期控件 使用方便简单

[转载]jsp日期插件My97DatePicker 强大的日期控件 使用方便简单  (2014-02-28 07:24:39) 转载▼ 标签:  转载 分类: javaEE 转载地址:...

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jsp日期插件My97DatePicker 强大的日期控件 使用方便简单(转)

本文属转载(希望对编程爱好者有所帮助)详情请访问官方网站 ...一. 简介 1. 简介 目前的版本是:4.7 2. 注意事项 My97DatePicker目录是一个整体,不可破坏里面的目录结构,也不可对里面的文件改名,可以改目录名 ...

pb与各种数据库连接

1.Power script 语言里的事务处理对象怎么理解 PowerBuilder 程序与数据库之间传递信息的一个结构变量,共有15个成员.你可以详细列表它的所有成员看看它的组成,PB的应用程序会初始化一个全局的结构体变量,SQLCA,...

Flex事件讲解

引很多新人对Flex的事件机制都不太熟悉,在使用过程中难免会出现各种问题,这是一个非常普遍的问题,为了更快更好的帮助大家,将介绍一下Flex中事件的各种机制和用法。Flex的精髓之一就是事件和绑定机制,了解之后,...

前端网老姚浅谈:怎么学JavaScript?

鉴于时不时,有同学私信问我(老姚,下同)怎么学前端的问题。这里统一回复一下,如下次再遇到问我此问题同学,就直接把本文链接地址发给你了。 首先说句题外话。关于有人管我叫大神的事情。个人感觉这跟你买东西时...

Linux 献给初学者:谈谈如何学习Linux操作系统

文出自 “技术成就梦想” ... 为了能把这篇不错的文章分享给大家。所以请允许我暂时用原创的形式展现给大家 ...谈到linux的发行版本,太多了,可能谁也不能给出一个准确的数字,但是有一点是可以肯定的,linux正在变...

拳王虚拟项目公社:拳王的个人IP打造之路,助你百度霸屏,与个人成长学习经历分享

大家好,我是**|拳王虚拟项目公社|的社长拳王**,无干货不分享,无价值不输出 拳王上一篇文章写了:你最重要的事情是什么? 我们来回顾一下核心重点。 1、视频号是什么? 2、视频号有什么作用? ...

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

疯狂的 C#——入门

用通俗易懂的形象比喻方式来学习和理解C#语言的语法基础,去掉冗繁的基础概念知识,通过

数据结构基础系列(7):图

数据结构课程是计算机类专业的专业基础课程,在IT人才培养中,起着重要的作用。课程按照大学计算机类专业课程大纲的要求,安排教学内容,满足需要系统学习数据结构的人。系列课程包含11个部分,本课为第7部分“图”,介绍图的相关概念图的存

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科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

2020美赛O奖论文.zip

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文,A题8篇,B题5篇,C题6篇,D题7篇,E题5篇,F题6篇。

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)。

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