Delphi 7学习开发控件

Delphi是一种通过使用对象Pascal快速开发本机Windows，macOS，Linux，iOS和Android应用程序的语言。该名称指的是Delphi语言及其库，编译器和IDE，用于帮助编辑和调试Delphi项目。 Delphi是用于快速开发本机Windows...

delphi 控件查询：http://www.torry.net/   http://www.jrsoftware.org Tb97 最有名的工具条(ToolBar)控件库,仿Office97，如TDoCk97,TToolBar97,TEdit97,TToolWindow97等. ...

前言笔者接触 iOS 开发有一段时间了，尤其特别喜欢UI部分，特意收集整理了30个让你惊艳的第三方开源控件(swift)，无论是应用到项目中还是用来学习都能让你大呼过瘾，废话不多说，直接上图上链接！ No.1 ...

DELPHI7安装目录中，BIN文件夹里面的所有.bpl文件对应的控件列举 下面是其中的一部分bpl列表说明其中的控件： dclact70.bpl (Borland Actionbar Components) 包括的控件：TStandardColorMap...

写作日期：2019-10-15 作者：习践无界 ...作者学习Delphi的开发环境： Win10 MSSQL2014 Delphi XE 10.1 Update 2 链接：https://pan.baidu.com/s/1a941odbDc2w08bKiaYkuHA 提取码：vfiu ...

本案例仅使用Delphi自身控件实现，为初学APP开发者提供学习帮助(带源码及详细批注)。案例中演示了使用Delphi控件完成界面基本布局，包括TLayout、TVertScrollBox、TGridPanelLayout、TTabControl 等控件的基本使用。

用几种方法实现控件或窗体透明，或直接操作panel透明，详细注释帮你学习

delphi7默认没有安装。需要手动安装。 具体位置：delphi7/bin/dclsockets70.bpl。 安装方法如下： ...经常有朋友提这样的问题，“我原来在delphi5或者delphi6中用的很熟的控件到哪里去了？是不是在delphi7...

一些 VCL 控件的Delphi用法示例参考，这些示例都挺基础和实用，对学习Delphi中的VCL控件使用有帮助： 　动态创建主菜单和菜单项，加速TListBox控件的填充和清空，加速TTreeView控件的填充和清空，实现.dfm文件和....

可以根据数据库的记录显示在日历上，可以自己改进，主要是对表格进行绘画及绑定事件，对组件开发应该有帮助，大家可以学习下

怎样学习Delphi？ 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，...

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TdataSource 控件与 TDBGrid 控件在数据库开发中经常是成对出现的。作为数据库感应控件，TDBGrid控件主要作用是通过TdataSource控件连接数据集（如TADOQUery）以各 种方式显示数据库中的数据，并提供客户端浏览的...

手机开发中想必 listview 这个控件是用的比较多的，就拿他下手 吧： 声明：下面只是学习的过程和大家分享一下，不是成熟的程序 ，谢谢 ...以上的几点 基本没什么难度，会delphi的 我想都没问题吧 下面介绍...

Delphi 皮肤控件AlphaControls的使用

与博客delphi开发学习一、二、三、四、五对应的实例可用源码和实例使用到的数据库

 嵌入式Chromium框架(简称CEF) 是一个由Marshall Greenblatt在2008建立的开源项目，它主要目的是开发一个基于Google Chromium的Webbrowser控件。CEF支持一系列的编程语言和操作系统，并且能很容易地整合到新的或已...

1、TClientDataSet控件 通过TClientDataSet控件可以建立瘦客户端的应用程序，且数据执行效率较高，但它不能和数据库自动连接，程序中必须制定它如何获取数据。一般情况下，TClientDataSet 控件获取数据的方式主要有 ...

一、遍历网页元素并点击js: 下面代码为找到淘宝宝贝页面，成交记录元素的代码： for(var i=0;i ... var d=document.getElementsByTagName("A")[i];... var s=document.getElementsByTagName("A")[i].innerHTML;... 

在delphi中新建一个工程Adotest，新建一个窗体，在新窗体上创建ADOConnection控件对象，并设置两个Lable和Edit控件，和两个button控件； 如下图所示：   在连接按钮的单击事件里写入以下代码完成ADOConnection控件...

1- Tlistbox控件 重要属性items.* 举例，界面设计如下左，执行结果如下右：   代码为 procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); begin edit1.Text := listbox1.Items.CommaText; ...

1. Oracle.Data.Access.Components.v6.80.0.47.FS.forD5-D2009 为控件； 2. 请参照“安装方法.txt”安装该控件，部分dpl包不是设计包，安装不上是正常现象；...LuJun 研究 qq:393748124 欢迎共同学习一起进步!

一，DELPHI第三方控件安装方法介绍 1、对于单个控件，Componet–>install component..–>PAS或DCU文件–>install; 2、对于带*.dpk文件的控件包，File–>Open(下拉列表框中选*.dpk)–>install即可； 3、对于...

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的，它以减少不必要的功能和简化过程而自豪，从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上，这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年，没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下，你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Claymore-Dual-Miner：下载以太坊矿工（2020年更新）

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

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【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）。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。