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暴简单!系列之六:如何把char s[8] =0x03,0x04,0x28,0x14,0x12这些数据转换到日期控件中?
com235
2003-04-28 02:08:35
暴简单!系列之六:如何把char s[8] =0x03,0x04,0x28,0x14,0x12这些数据转换到日期控件中?
表示:03年4月28号14点,12分?
还有,反之,控件中的东西到 s[8]中去。
谢谢了。
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暴简单!系列之六:如何把char s[8] =0x03,0x04,0x28,0x14,0x12这些数据转换到日期控件中?
暴简单!系列之六:如何把char s[8] =0x03,0x04,0x28,0x14,0x12这些数据转换到日期控件中? 表示:03年4月28号14点,12分? 还有,反之,控件中的东西到 s[8]中去。 谢谢了。
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com235
2003-04-30
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有点太笨了吧?!不是骂人啊!有间接的形式吗?
com235
2003-04-28
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我试试
xuv2002
2003-04-28
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char str[8];
str[0]=0x20;
str[1]=0x03;
str[2]=0x04;
str[3]=0x28;
str[4]=0x12;
str[5]=0x34;
str[6]=0x56;
str[7]=0x23;
int num[8];
for(int i=0;i<8;i++){
num[i]=IntToHex(str[i],2).ToInt();
}
int year,month,day,hour,mins,sec,minsec;
year = num[0]*100+num[1];
month = num[2];
day = num[3];
hour = num[4];
mins = num[5];
sec = num[6];
minsec = num[7];
TDateTime ddate,dtime;
ddate = EncodeDate(year,month,day);
dtime = EncodeTime(hour,mins,sec,minsec);
TDateTime dt;
dt.Val = ddate.Val+dtime.Val;
DateTimePicker1->DateTime = dt;
//
TDateTime dt;
unsigned short n[8];
dt.DecodeDate(&n[0],&n[2],&n[3]);
n[1]=n[0]%100;
n[0]=n[0]/100;
dt.DecodeTime(&n[4],&n[5],&n[6],&n[7]);
char s[8];
for(int i=0;i<8;i++){
s[i]=(n[i]/10)*16+n[i]%10;
}
基于改进下垂控制的微电网控制研究(Simulink仿真实现)
基于改进下垂控制的微电网控制研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕“基于改进下垂控制的微电网控制研究”展开,利用Simulink工具进行系统建模仿真,重点探讨了传统下垂控制在微电网应用
中
的局限性,并提出相应的改进策略以提升功率分配精度与系统稳定性。研究涵盖了微电网的基本架构、分布式电源控制策略、改进下垂控制算法的设计与实现,以及在不同工况下的仿真验证,有效解决了功率均分不均、电压频率波动等问题,增强了微电网在孤岛与并网模式下的运行性能。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事微电网控制技术研发的工程师。; 使用场景及目标:适用于微电网控制系统设计、分布式能源管理、电力电子变换器控制策略研究等场景,旨在通过仿真手段掌握改进下垂控制的核心原理,提升微电网的能量管理能力与运行稳定性。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步操作,深入理解控制逻辑与参数设计,同时参考文
中
仿真结果分析,进一步拓展至多微源协调控制与实际工程应用。
基于SpringBoot的乐嗡养殖场管理系统的设计与实现-毕业论文.docx
基于SpringBoot的乐嗡养殖场管理系统的设计与实现-毕业论文.docx
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)
分布式光伏储能系统的优化配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab的分布式光伏储能系统优化配置方法,涵盖系统建模、多目标优化算法应用及仿真分析等内容,重点利用智能优化算法(如多目标粒子群算法MOPSO)对光伏与储能系统的容量、位置及运行策略进行协同优化,以实现经济性、可靠性和环保性等多重目标的平衡。文
中
还涉及模糊预测、鲁棒优化、需求响应等因素对系统配置的影响,并提供完整的Matlab代码实现,便于复现与扩展研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统规划与优化的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于分布式能源系统的规划与设计,提升可再生能源利用率;②支撑科研项目
中
的模型构建与算法验证,助力论文复现与创新研究;③应用于微电网、综合能源系统等领域的教学与实训。; 阅读建议:建议结合文
中
提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注优化模型的数学构建与求解流程,建议读者熟悉YALMIP工具箱和求解器(如CPLEX、Gurobi)的使用,以提高仿真效率与结果可靠性。
主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型研究升级版本(Matlab代码实现)
主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型研究【升级版本】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种针对主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型,并基于Matlab实现了相应的仿真代码。该模型在发生故障后,综合考虑网络拓扑重构与孤岛划分策略,旨在最大限度恢复重要负荷供电、提升供电可靠性与系统韧性。通过优化算法实现开关操作序列与分布式电源协调控制,确保孤岛内功率平衡与电压稳定,同时满足辐射状运行约束。研究体现了配电网智能化管理
中
对故障快速响应与资源优化配置的核心需求,适用于含高比例分布式能源的现代配电网场景。; 适合人群:电力系统及相关专业的研究生、科研人员以及从事配电网自动化、微电网控制、智能电网规划的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究配电网在故障情况下的快速恢复策略;②掌握网络重构与孤岛划分的协同优化方法;③学习基于Matlab的电力系统优化建模与求解技术;④为提升配电网韧性提供理论支持和技术参考。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,建议读者结合电力系统分析基础知识,仔细研读模型构建逻辑与算法实现细节,通过调试和修改代码加深对故障恢复机制的理解,并可进一步拓展至多目标优化、不确定性处理等方向。
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