a class named TRzGroup already exists

visualcdotnet 2007-12-06 01:52:25

如何解决，我是用在dll里面，并且是build width runtime packages,如果不选这个选项，编绎运行是好的，但是选上这个就不对了，怎么办？

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unitesys 2011-03-19

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樓主..請問這個問題有解決了嗎??
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cloudtarget 2007-12-07

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不要用这个控件

budded 2007-12-06

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弄错了，赫赫

budded 2007-12-06

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1、不要指定Owner为同一对象，如Application
2、设置创建出来对象的Name属性

ydlchina 2007-12-06

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是否你以前安装过Raize组件，和现在安装的只是目录不同。在Option里看看路径设置，是否有不同的路径但指向的内容却相同。

数据集可视化效果可参见下方展示。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[保龄球(bowling)] · 训练集：594 张 · 验证集：75 张 · 测试集：74 张 · 总计：743 张该数据集聚焦于室内保龄球馆场景，系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征，为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本，具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 100 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938，模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降，后段趋于平稳，val_loss 无反弹，没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966，和 mAP50 差距 0.30，定位精度仍有优化空间。【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974，精召双高，模型对保龄球的检测能力强。【预测效果展示】验证集预测效果较好，检测框基本准确覆盖保龄球，置信度整体偏高。【改进建议】 1. 丰富场景多样性：补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率：640 ...

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