调用一个DLL比写一个DLL要容易一些。首先给大家介绍的是静态调用方法，稍后将介绍动态调用方法，并就两种方法做一个比较。同样的，我们先举一个静态调用的例子。 unit Unit1; interface usesWindows, Messages, ...

调用一个DLL比写一个DLL要容易一些。首先给大家介绍的是静态调用方法，稍后将介绍动态调用方法，并就两种方法做一个比较。同样的，我们先举一个静态调用的例子。 unit Unit1; interface uses Windows, Messages,...

delphi 编写和调用dll文件 Windows 的执行文件可以划分为两种形式程序和动态连接库 （DLLs）。一般程序运行是用.EXE文件，但应用程序有时也可以调用存储在DLL的函数。 在如下几种情况下，调用DLL 是合理的： 1...

  　摘要：本文阐述了Windows环境下动态链接库的概念和特点，对静态调用和动态调用两种调用方式作出了比较，并给出了Delphi中应用动态链接库的实例。 <br />一、动态链接库的概念 <br />　...

创建简单的带窗体的Dll:

第一章为什么要使用动态链接库（DLL） ... System目录下尽有500多个DLL文件。）其实，DLL是一种特殊的可执行文件。说它特殊主要是因为一般它都不能直接运行，需要宿主程序比如*.EXE程序或其他DLL的动态调用才能够使用

一、开使你的第一个DLL专案 1.File->Close all->File->New［DLL］ 代码: //自动产生Code如下 library Project2; //这有段废话 uses SysUtils, Classes; {$R *.RES} begin end. 2.加个...

delphi华表控件注册表 A popular feature of Delphiis the project deployment of an application with an executable file (exe). However, if the DLL or ActiveX controls in your project are not registered on...

每种编程语言调用DLL的方法都不尽相同，在此只对用C#调用Delphi DLL的方法进行介绍 首先要搞清楚一点的是：什么是托管,什么是非托管？ 一般可以认为：非托管代码主要是基于win 32平台开发的DLL，activeX的组件，...

用C语言写了一个Dll，编译成功。 是一个非常简单的加密算法，代码如下： #include __declspec(dllexport) void Encipher(char a[16])  {  int i,len;  int s=1;   len=strlen(a);  for(i=0;i  {  ...

delphi中dll传递string的实现方法: dll项目uses第一个引用sharemem单元; 调用的项目uses第一个引用sharemem单元; 调用的单元uses第一个引用sharemem单元; ********************************************************...

在Delphi中静态调用DLL top 调用一个DLL比写一个DLL要容易一些。首先给大家介绍的是静态调用方法，稍后将介绍动态调用方法，并就两种方法做一个比较。同样的，我们先举一个静态调用的例子。 unit Unit1; interface ...

刚到公司不久,接到领导的下达的一个任务，就是把对POS机操作功能封装在ActiveX控件中，在IE中调用。这样就能实现在IE上直接对POS机进行操作。而我要封装的这个动态库，厂家只提供了一个单的动态库和一百多字的说明，...

采用lib文件调用DLL（采用Lib文件的调用方式又被称为静态调用） 静态调用定义： 静态调用，也称为隐式调用，由编译系统完成对DLL的加载和应用程序结束时DLL卸载的编码（Windows系统负责对DLL调用次数的计数），...

调用一个DLL比写一个DLL要容易一些。首先给大家介绍的是静态调用方法，稍后将介绍动态调用方法，并就两种方法做一个比较。同样的，我们先举一个静态调用的例子。 unit Unit1; interface uses Windows...

Package的优点应用程序可以被高度的模块化，而且可以逐渐交付完成的功能给客户维护方便，可以只更新单一的模块功能提升程序的...Unit Name 不能在「所有」的Package中重复出现，只能出现一次PackageA有使用到Packa...

DLL(Dynamic Link Library)的概念，你可以简单的把DLL看成一种仓库，它提供给你一些可以直接拿来用的变量、函数或类。  静态链接库（lib） 无论你愿不愿意，lib中的指令都被直接包含在最终生成的EXE文件...

Delphi以其独特的面向控件的开发方式、强大的数据库功能以及快速的编译技术,使得它自发布起即格外引人注意。随着Delphi 3提供丰富的Internet应用,Delphi日益成为最重要的软件开发工具之一, 它吸引了许多原Visual ...

windows为程序设计者提供了用户api，可以直接调用从 DLL 导出的函数。从dll中导出函数，基本步骤如下：1．使用 C# 关键字 static 和 extern 声明方法。2．将 DllImport 属性附加到该方法。DllImport 属性允许您指定...

第一章 DLL简单介绍由于在目前的学习工作中，需要用到DLL文件，就学习了下，在这里作个总结。首先装简单介绍下DLL：1，减小可执行文件的大小DLL技术的产生有很大一部分原因是为了减小可执行文件的大小。当操作系统...

（举个例子，笔者的Win95 System目录下尽有500多个DLL文件。）其实，DLL是一种特殊的可执行文件。说它特殊主要是因为一般它都不能直接运行，需要宿主程序比如*.EXE程序或其他DLL的动态调用才能够使用。简单的说，在...

1.DLL的入口函数和出口函数 在编写DLL时可以在DLL项目文件的begin..end之间加入DLL的进入口函数和出口函数，全局变量DLLProc是一个过程指针，指定入口/出口函数，初始值为nil,只需将自己的出入口函数赋值给它即可，...

发布程序的时候必须带上相关的 DLL文件或者 OCX文件, 同时还需要注册到系统中, 如果我想让我的程序 Copy & Run, 不需要安装,(现在流行绿色软件嘛) 那么使用下面的方法可以调用未注册的 COM对象或者 OCX控件 ...

原来的文章很多小问题，不过这篇文章不失是一篇DLL学习基础篇文章。（注：文章中的问题未作任何修改）转摘自：http://hanyi.codelphi.com/jiqiao/26.html第一章 为什么要使用动态链接库（DLL）提起DLL您一定不会陌生...

【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）。

本课程主要讲解如下内容：Oracle体系结构、Oracle 基础管理、SQL 语言、Sequence和同义词、数据字典及用户管理、E-R模型、Power Designer设计工具。在本

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首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

发现博客上大多是蓝桥杯主观题的介绍，很少有客观题的总结，这里汇总了历届客观题目，省赛加国赛，希望对大家有帮助。

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