如此好用的表格控件,值得推荐

Delphi > VCL组件开发及应用 [问题点数:100分,结帖人hszj]
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红花 2007年8月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储...

QRowTable表格控件(五)-重写表头排序、支持第三次单击恢复默认排序

原文链接:QRowTable表格控件(五)-重写表头排序、支持第三次单击恢复默认排序 一、原生表格 开发客户端程序的方式月来源多了,现在很流行的libcef、electron等等都可以作为快速开发客户端软件的方案,但是如果需要一...

QTableView表格控件区域选择-自绘选择区域

原文链接:QTableView表格控件区域选择-自绘选择区域 一、开心一刻 陪完客户回到家,朦胧之中,看到我妈正在拖地,我掏出200块塞到我妈手里,说道:妈,给你点零花钱,别让我媳妇知道。 我妈接过钱,大吼:你...

Qt实现表格控件-支持多级表头

之前写过一篇关于表格控件多级表头的文章,喜欢的话可以参考Qt实现表格控件-支持多级列表头、多级行表头、单元格合并、字体设置等。今天这篇文章带来了比表格更加复杂的控件-树控件多级表头实现。 在Qt中,表...

Qt实现表格控件-自绘树节点虚线

原文链接:Qt实现表格控件-自绘树节点虚线 一、开心一刻 一程序员第一次上女朋友家她妈板着脸问 :你想娶我女儿,有多少存款? 程序员低了下头:五百! 她妈更鄙视了:才五百块,买个厕所都不够! 程序员忙...

测试开发笔记

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试: 7 ★软件测试的目的、意义:(怎么做好软件测试) 7 3.软件生命周期: 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型: 8 V模型 9 2.内部测试 10 ...

软件测试面试题汇总

转载自: ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

WPF开发教程

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...

第09章 子窗口控件

回忆第七章的CHECKER程序。这些程序显示了矩形网格。当您在一个矩形中按下鼠标按键时,该程序就画一个x;如果您再按一次鼠标按键,那么x就消失。虽然这个程序的CHECKER1和CHECKER2版本只使用一个主窗口,但CHECKER3...

在Java窗体表格中插入复选框

最近接触了一点Java的GUI编程,也就是由Java AWT更新而来的Java Swing。  总体上而言,Java Swing编程有两大特点:麻烦、效果差。  麻烦是说由于设计器的使用不方便

细说 Angular 的自定义表单控件 (赞,实用、日期组件)

我们在构建企业级应用时,通常会遇到各种各样的定制化功能,因为每个企业都有自己独特的流程、思维方式和行为习惯。有很多时候,软件企业是不太理解这种情况,习惯性的会给出一个诊断,『你这么做不对,按逻辑应该...

javascript控件开发之滚动条控件

在网页中,本身就有滚动条,在显示文本内容的时候,原始的滚动条已够用,一般如果我们想实现一个类似列表的控件时,也可以把所有的列表数据输出到一个完整的标签,再嵌入到一个DIV中即可,然而如果数据量达到几千行...

sketch里的ios控件_如何在 Ps 里还原正确的行高及行间距

前端开发写出来的样式总是会出问题,元素距离文本的间距以及多行文本的行间距永远对不上,即便是前端按照标注写出来的效果也依然是如此。所以经常要跟着开发目测调整,这个上去一点,这个下去一点...直到有一天我不...

javaGUI向表格添加复选框

Mr.Johness 阿何的程序人生 ...在Java窗体表格中插入复选框 ... 最近接触了一点Java的GUI编程... 麻烦是说由于设计器的使用不方便(如果您希望使用窗体设计器通过快速拖拽控件建立您的Java Swing GUI程序,请您使用

用FlexGrid做开发,轻松处理百万级表格数据

表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级、甚至百万级...此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行。 那么,...

treeview控件怎么使用修改发育树_树形控件在生产力工具中的设计

树形控件是种常见的设计模式,几乎与图形化用户界面同时诞生,通过结构化的组织方式逐级展示内容,让整体信息架构一目了然,非常适合以网页或桌面端为载体的 B 端产品和生产力工具,比如电脑文件管理系统。...

22个高阶布局+配色技巧,才能造就如此高颜值的数据可视化

作为资料人,在日常生活和工作之中,我们是否经常被要求制作如下图所示的一些数据统计表格: 总的来看,这些表格看似包含的信息很全,但是其实人脑对数字本身并不敏感,看到数字之后需要在左脑进行进一步思考...

WPF 数据集合绑定到DataGrid、ListView或者其他列表控件

需要使用一个类似表格控件,数据格式如下: 数据名称 数据标记 数据值选择 DataA true Kea(可选的值:Kea,Lau,Nuh) DataB true Lau(可选的值:Kea,Lau,Nuh) DataC true ...

软件测试面试题整理

软件测试面试题整理   01. 为什么要在一个团队中开展软件测试工作? ... 因为没有经过测试的软件很难在发布之前知道该软件的质量,就好比ISO质量认证一样,测试同样也需要质量的保证,这个时候就需要在团队中...

Web窗体的基本控件

第5章 Web窗体的基本控件 与ASP不同的是,ASP.NET提供了大量的控件,这些控件能够轻松的实现一个交互复杂的Web应用功能。在传统的ASP开发中,让开发人员最为烦恼的是代码的重用性太低,以及事件代码和页面代码不能...

android自定义控件一站式入门

android自定义控件一站式入门 TODO: 待整理 自定义控件 Android系统提供了一系列UI相关的类来帮助我们构造app的界面,以及完成交互的处理。 一般的,所有可以在窗口中被展示的UI对象类型,最终都是继承自View的类...

第5章 Web窗体的基本控件

第5章 Web窗体的基本控件 与ASP不同的是,ASP.NET提供了大量的控件,这些控件能够轻松的实现一个交互复杂的Web应用功能。在传统的ASP开发中,让开发人员最为烦恼的是代码的重用性太低,以及事件代码和页面代码不能...

VC控件

CEdit重新审视 一个从没想过的问题今天终于出现了!我自己都感到以外!呵呵,什么问题呢?可能你也没想过哦。即使想过,你解答了没有? 是一个聊天的程序,类似于QQ的界面。简化一点说把。(注意是简化)一个基于...

vue 官方推荐好用的三方库

自述文件 非常棒的存储库徽标 很棒的Vue.js 太棒了 与Vue.js相关的精彩内容精选清单 资源资源 官方资源 外部资源 工作门户 社区 会议活动 播客 YouTube频道 官方例子 讲解 例子 图书 博客文章 ...图形

基于php网上商城系统毕业设计

获取项目源文件,联系Q:1415736481,可指导毕设,课设 摘 要 随着计算机的广泛应用,人们已经对网络不再感到陌生。在科技飞速发展的今天,电脑信息技术与各行各业进行了有效的结合。人们在网上可以进行网上购物,...

Android第十二站 众多豪华控件 列表应用

    目录 4.18 动态文字排版  4.19 在Activity里显示列表  ...GridView是一个类似于“表格化”的二维排版配置View,当GridView里的元素多到画面放不下时,就会出现scrolling的效

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)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

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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