最近闲来无事, 倒是借助WebAPI实现翻译器, 本想设计一个炫酷的界面(模仿VS), 却...所说的轮子就是文章标题咯, 因为之前我还做了一个类来实现拖拽移动控件或窗体嘛, 所以我就直接把这个调整大小的跟之前的功能整合到了..

  打开VS2019出现了上图的情况，起初并不在意，然后今天需要修改软件页面时发现Form1设计器里的控件大小不能正常缩放了，一脸懵逼，拉伸符号一闪即过，就是不能拉伸控件，所有控件都不能拉伸，只能拖动。...

Delphi仿IDE的窗体控件拖动及改变大小，也就是说这是个用Delphi写的程序，模拟Delphi7编辑器的控件元素放置、拖动、改变大小的功能，在本程序的运行界面上，你只需单击鼠标就可以动态添加一个按钮元素，并在按钮的...

　很多时候我们需要在运行时，动态地改变控件的位置以及大小，以获得更好的布局。比如说实际项目中的可自定义的报表、可自定义的单据等诸如此类。它们有个特点就是允许客户或者二次开发人员设计它们需要的界面设置...

　很多时候我们需要在运行时，动态地改变控件的位置以及大小，以获得更好的布局。比如说实际项目中的可自定义的报表、可自定义的单据等诸如此类。它们有个特点就是允许客户或者二次开发人员设计它们需要的界面设置...

前几天做NCRE项目的时候遇到了问题，项目的目的是这样的：考生在使用的过程中，更想通过拖动主窗体放到合适的位置，来方便自己答题。那么问题来了~~~  问题重现  就原来的项目窗体来看，举个例子来说，窗体原来...

一 大纲 1、前言 2、前端工程化 3、前端设计模式 4、前端安全性问题 5、前端跨域问题 6、前端数据加密 7、前端http相关问题 8、*前端基础知识点面试题 9、前端技术栈问题 前言 ...

 今天公司老大让我研究KFCEditor有关按钮以及INPUT，TEXTArea,不能拖拽的问题，刚看见这个问题，感觉还是很好解决的，直接上网百度加Google，发现很多同志也遇见过这种问题，仔细一看，很早时间的问题了，...

工作三年有余，年纪大了专业技能到没长进，有时候闲的时候总想写点东西出来，由于自己的懒惰一直拖拖拉拉，好几次还没开始就放弃了，大家也都知道，学编程的大多数不善于表达，加上自己的专业技能确实不怎么样。...

无论是单文档还是基于对话框，可能更普遍的方式是接受WM_size消息，使用setWindowPos(),moveWindow()方法。 1、首先写一个示例 /////////////////////////...// 自动改变控件位置和大小的对话框类 // 文件名：lx

首先就是创建一个GUI文件，然后进行UI设计，这里就只需要从左边进行拖拽，这个很easy啦... 然后对其进行布局，比如右边，右下两个pushbutton我们可以对其进行水平布局，然后再将其整体与上边两个graphics view进行...

FineReport作为插件化开发的报表软件，有些特殊需求的功能需要自己开发，开发的插件包帆软官方有提提供，可以去帆软论坛上找，本文将主要介绍如何开发一个自定义控件，这里讲讲方法论。

学期末为期2周的实习结束了，对实习要求所做 太湖水资源管理系统 的功能的实现一一做一个记录，今天先来鹰眼部分。 实现效果 实现步骤 1、添加鹰眼控件 由于本教程在第一讲中没有预先考虑到鹰眼所放的位置，故...

简单点说，是在windows下实现窗口拖动和改变大小，一种方法是重载mousePressEvent系列全家福函数，然后在mouseMoveEvent中实现边移鼠标窗口就一边重绘。这种方法网上资料很多，见下：...

在写VideoView播放视频时候定义控制的代码全写在Actvity里了，写完一看我靠代码好乱，于是就写了个自定义的播放器控件，支持指定大小，可以横竖屏切换，手动左右滑动快进快退。好了，下面开始。效果图效果图有点卡，...

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滑动时候改变view的位置和大小

最近因为项目的需要，需要在QLabel标签上显示图片。那么问题就来：1.图片如何自适应窗口控件的大小；2.图片如何随着窗口大小的改变而...解决问题一：图片如何自适应窗口控件的大小？ 相对于第一个问题，最初的想法

C#基础教程-c#实例教程，适合初学者。...当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的，如需进一步学习C#语言，还需要认真阅读有关C#语言的专著。 1.1 C#语言特点 Microsoft.NET(以下简称.NET)框...

JavaScript 的组成 JavaScript 由以下三部分组成： ECMAScript（核心）：JavaScript 语言基础 ...BOM（浏览器对象模型）：提供了浏览器窗口之间进行交互的对象和方法 JS 的基本数据类型和引用数据类型 ...

出处： 炎之铠邮箱：yanzhikai_yjk@qq.com 博客地址：http://blog.csdn.net/totond 本文原创，转载请注明本出处！ ... 欢迎 Star or Fork！ 前言　对于Android的触摸事件传递机制，网上有很多讲解，有结

在C++Builder中，将Form的BorderStyle设为bsNone以后该窗体将没有边框，不能改变窗体大小，也不能拖动窗体。那么如何拖动及用鼠标改变无边框窗体大小呢？拖动无边框窗体的解决方法很多，例如： 1. 向窗体发送WM_...

原文:WPF 控件库——可拖动选项卡的TabControl一、先看看效果 ...这也是有原因的，因为想要做一个不失原有功能，还需要添加动画效果的控件可不是一行代码的事。要做成上图中的效果，我们不能一蹴而就，...

你做的页面在哪些流览器测试过？这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西，Doctype，知道这是干什么的吗？ 21 Quirks模式是什么？它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较...

1 使用MFC:PreCreateWindow中添加：  固定大小：cs.style=WS_OVERLAPPED | WS_SYSMENU |... 可改变大小，把如上改为： cs.style=WS_OVERLAPPED | WS_SYSMENU |WS_MINIMIZEBOX | WS_THICKFRAME; 这样的窗口

前言： Flutter提供了强大的拖拽控件，可以...Draggable控件负责就是拖拽，父层使用了Draggable，它的子元素就是可以拖动的，子元素可以实容器，可以是图片。用起来非常的灵活。 参数说明： data: 是要传递的参...

1、游戏的大概思路游戏的基本思路：将一个大图切割成多份小图，然后将小图的顺序打乱，整齐排列在一个ViewGroup中，通过点击小图互换位置将图片拼合为原来的大图。2、技术要点1、继承ViewGroup的自定义控件以及...

简要介绍了今后学习matlabGUI的计划，目的是通过阅读Matlab文档学会GUI编程

原文：How To Make a Custom Control Tutorial: A Reusable Slider 作者：Lea Marolt Sonnenschein 译者：kmyhy 更新说明：此教程由 Lea Marolt Sonnecnschein 升级至 iOS 12、Xcode 10 和 ...UI 控件是 app 最...

【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）。