请问,如何在IE浏览器中控制扫描仪,且扫描的图象能直接在IE中编辑!

C++ Builder > 基础类 [问题点数:0分]
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进士 2000年 总版技术专家分年内排行榜第五
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红花 2002年1月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
2001年6月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
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B/S(WEB)系统使用Activex插件调用扫描仪实现连续扫描并上传图像(IE文件扫描并自动上传)

activex上传图片并预览 页面HTML代码 显示扫描设置 连续扫描 页面js调用Activex var tScaner = new ActiveXObject("TScan.Scaner");   function selscan() {

利用Visual C++打造自己的IE浏览器

利用Visual C++打造自己的IE浏览器 2005-06-29 09:03作者:刘涛出处:天极网责任编辑:方舟 下载本文源代码 IE浏览器作为微软Windows系统捆绑销售的一个浏览工具,用来浏览千姿百态的网页,目前它已经占据了浏览器...

利用Visual C++打造自己的IE浏览器

利用Visual C++打造自己的IE浏览器 2005-06-29 09:03作者:刘涛出处:天极网责任编辑:方舟 IE浏览器作为微软Windows系统捆绑销售的一个浏览工具,用来浏览千姿百态的网页,目前它已经占据了浏览器市场...

用Visual C++打造自己的IE浏览器

用Visual C++打造自己的IE浏览器http://www.xue5.com/itedu/15048.html  

Pdf File Writer 中文应用(PDF文件编写C#类库)

该文由小居工作室(QQ:2482052910) 翻译并提供解答支持,原文地址:Pdf File Writer 中文应用(PDF文件编写C#类库):http://www.cnblogs.com/wjs5943283/p/6528853.html  首先 Pdf File Writer 是一个很好用...

IE和Outlook Express的翻译插件设计

IE和Outlook Express的翻译插件设计摘要:本文主要介绍了在IE和Outlook Express加入翻译插件的设计过程。对于IE,插件开发主要采用创建BHO对象,浏览器调用过程载入COM组件DLL文件来实现,翻译部分涉及到两部分...

{电脑救助站}常用知识1 来自常用知识( 网络安全起重大作用的 Windows 命令)

常用知识( 网络安全起重大作用的 Windows 命令)   常用在线查毒链接 3 楼 超级兔子的在线检测功能 4楼 准确探索间谍软件或广告软件 5楼 预防间谍软件或广告软件 6楼 数据恢复...

前端面试题(

前端面试题 ... ...告知浏览器的解析用什么文档标准解析这个文档。DOCTYPE不存在或格式不正确会导致文档以兼容模式呈现。 (2)、标准模式的排版 和JS运作模式都是以该浏览器支持的最高...

菜鸟教程的面试题总结

前端开发面试题分类编程技术本文收集总结了一些前端...前端还是一个年轻的行业,新的行业标准, 框架, 库都不断更新和新增,正如赫门2015深JS大会上的《前端服务化之路》主题演讲说的一句话:"每18至24个月...

面试不得不提到的事

当我们创建对象时,可以根据自己的需求,选择性的将一些属性和方法通过prototype属性,挂载原型对象上。而每一个new出来的实例,都有一个proto属性,该属性指向构造函数的原型对象,通过这个属性,让实例对象也...

正则表达式的特殊字符一览

正则表达式的特殊字符一览   〓简介〓 字符意义:对于字符,通常表示按字面意义,指出接着的字符为特殊字符,不作解释。 例如:/b/匹配字符'b',通过b 前面加一个反斜杠,也就是/b/...

玩转windows XP

1、最全的windows操作系统快捷键 一、常见用法: F1... F2 当你选中一个文件的话,这意味着“重命名” F3 当你桌面上的时候是打开“查找:所有文件”对话框 F10或ALT 激活当前程序的菜单栏 windows键或CTRL+ESC 

WindowsXP相关设置对应的注册表位置

XP相应设置对应的注册表位置(不含针对文件夹位置和用户名等与个人计算机相关的设置项),不能直接复制导入注册表(因为省略了很多东西),如有需要,可下载完整的此注册表文件,可以直接使用,XP SP2版绝对不会...

生物学软件大汇总!史上最全

基因芯片 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版...Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品,该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品的佼佼者,相信arraypro也不会差。 pho...

web前端面试题及答案汇总

Doctype作用?严格模式与混杂模式如何区分?它们有何意义? ... 行内元素有哪些?块级元素有哪些? 空(void)元素有那些? 页面导入样式时,使用link和@import有什么区别?...介绍一下你对浏览器内核的理解?...

CSDN参与的3000个帖子

今日偶然翻到,感慨万千 1:申述:版主,是否扣了我的专家分? 2:100分急求,随机输出十个小写字母,但是,要求这十个字母不相同 3:求Sn=a+aa+aaa+…+aaa…a(n个a)之值 4:数组题 望高手帮忙!...

怎样提高网络速度

转帖]怎样提高网络速度 电脑学 2010-05-31 17:31:23 阅读...笔者此向大家介绍一种比较有效的提速方法(此方法适用于Windows XP/2003)。 <br />各种宽带接入方法一般都和网卡相连,直接与USB接口相连

一些重要的面试题!

本文对Java常见的单例模式写法做了一个总结,如有错漏之处,恳请读者指正。饿汉法顾名思义,饿汉法就是第一次引用该类的时候就创建对象实例,而不管实际是否需要创建。代码如下:1234567public class Singleton ...

Linux99问,适合新手!

转自 这里 Linux99问,适合新手! 2005-01-13 16:54:49 来自:...Linux是一个诞生于网络、成长于网络成熟于网络的奇特的作系统。1991 年,芬兰大学生Linus Torval

]某个牛人做WINDOWS系统文件详解。超牛![转帖]

A ↑ ACCESS.CHM - Windows帮助文件 ACCSTAT.EXE - 辅助状态指示 ADVAPI32.DLL - 高级Win32应用程序接口 AHA154X.MPD - SCSI驱动程序 AM1500T.VXT - 网卡驱动程序 AM2100.DOS - 网卡驱动程序 ...

WIN7系统目录解析,刚入门菜鸟的福音!

WIN7系统快捷键,C盘系统文件夹整理 Program 我的电脑::{20D04FE0-3AEA-1069-A2D8-08002B30309D} 任务进程::{450D8FBA-AD25-11D0-98A8-0800361B1103} 控制面板%SYSTEMROOT%\system32\control.exe 记事本%SystemR...

怎样用笔记本通过手机无线上网全攻略

无线网络已经发展到108M的速度,无线路由器的价格也降到大众可以...也就是说没有无线路由器和AP接入点情况下,仅仅有无线网卡也如巧妇难为无米之炊似的,根本无法浏览页面,进行QQ聊天。  什么是真正意义的无...

远程控制软件列表

远程控制软件列表 软件名称 更新日期 软件大小 授权形式 软件等级 PcShare1130中国X***小组破解版 2006-10-20 11:17:05 468 K 破解版 ★★★★ ·PcShare1130中国X***小组破解版运行破解...

技术资料收藏:Windows系统文件中文详解

技术资料收藏:Windows系统文件中文详解 A ↑ ACCESS.CHM - Windows帮助文件 ACCSTAT.EXE - 辅助状态指示 ADVAPI32.DLL - 高级Win32应用程序接口 AHA154X.MPD - SCSI驱动程序 AM1500T.VXT - 网卡驱动程序 AM2100....

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

Erdas遥感影像处理入门实战教程(GIS思维)

《Erdas遥感影像处理入门实战教程》以Erdas2010版本经典界面进行实战教学,设计12章内容,正式教学内容总共45课时,15个小时时长。从软件界面开始,到后的应用,适合入门级、初级、中级的人员学习、工作、教师教学参考。课程根据作者实际工作经验,以及采访学员需求,开展课程设计,实用加实战,会是你学习路上的好帮手。 《Erdas遥感影像处理入门实战教程》以Erdas2010版本经典界面进行实战教学,让学员轻松入门学习,从入门的掌握到实战。 课程采用Erdas2010(经典版)进行录制,适用于Erdas所有系列(如,erdas9.2、erdas2011 erdas2013、erdas2014等等)

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

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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