高分求PHOTOSHOP.DOCUMENT.SAVEAS的使用方法

jimil 2010-11-22 05:03:33
因sdk没有涉及到此方法的应用,特来此求c#或vb.net调用photoshop的com接口后,document.saveas的使用方法,特请做过这方面的高手求助。

void SaveAs(string SaveIn, object Options, object AsCopy, object ExtensionType);
doc.SaveAs(@"d:\test.jpg", null, null, null);

要求调用后直接输出jpg或gif或bmp等图,分不够再加,请高手帮忙。
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xiaozheyou 2010-12-10
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出现弹出框是 你可以获取句柄是弹出框无法弹出 模仿鼠标单击确定 就可以
jimil 2010-11-23
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顶,有人帮忙吗?
jimil 2010-11-23
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我再顶,有人帮忙吗?
liao5930 2010-11-22
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没做过,帮顶一下。。。。
jimil 2010-11-22
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回4楼,这样肯定是不行的,因为你没有指定输出格式,所以输出只会以默认格式即pdf输出。
sweet_dogltx 2010-11-22
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object nothing = System.Reflection.Missing.Value;
photoshop.document.saveas((@"d:\test.jpg", nothing, nothing, nothing);
flyerwing 2010-11-22
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天呀,还有做:PHOTOSHOP二次开发的?
牛,膜拜大虾.
浪子-无悔 2010-11-22
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没做过,飘过、。、、。
jimil 2010-11-22
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国际习例,沙发拿走。
内容概要:本文系统研究了基于W-GAN(Wasserstein生成对抗网络)的光伏出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法充分利用W-GAN在捕捉复杂数据分布方面的优势,能够生成具有高度真实性与时序一致性的光伏发电功率场景,有效解决了传统场景生成方法在处理非线性、非平稳光伏数据时存在的模式坍塌与分布偏差问题。研究内容涵盖网络架构设计、梯度惩罚机制引入以保障训练稳定性、损失函数优化及生成样本质量评估等关键环节,生成的场景可用于电力系统规划、运行调度、储能配置及风险评估等任务,尤其适用于高比例可再生能源接入背景下的不确定性建模需。; 适合人群:具备一定Python编程能力、深度学习基础理论知识的研究生、科研人员,以及从事新能源发电预测、电力系统优化调度等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现光伏出力不确定性建模,生成满足统计特性的典型与极端功率场景;②支撑含光伏的微电网、主动配电网的优化调度、可靠性分析与韧性评估;③作为深度学习在能源时序数据生成领域的一个典型案例,服务于教学演示与学术研究。; 阅读建议:建议结合所提供的Python代码进行动手实践,重点理解W-GAN中判别器(Critic)结构、梯度惩罚项(Gradient Penalty)的实现原理,并通过可视化手段对比原始数据与生成数据的分布特征,进一步可尝试将其与传统GAN、VAE或DDPM等生成模型在场景多样性、保真度方面进行横向比较。
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 **C#反编译工具dnSpy的详细说明** dnSpy是一款专门用于C#编程语言的强效反编译器,其具备广泛的功能,涵盖了反编译、调试以及代码编辑等多个方面。这款工具凭借其便捷的操作性和丰富的特性,广泛受到开发者和逆向工程从业者的青睐。本文将详细研究dnSpy的关键功能、运作机制以及其在软件开发中的实际应用。 dnSpy的关键功能之一是反编译。它能够将已编译的.NET程序集(例如DLL或EXE文件)还原为源代码形态,从而让开发者得以审视并掌握应用程序的内部构造。借助IL(中间语言)反编译技术,dnSpy能够生成与原始C#代码高度相似的代码,以便用户进行阅读和分析。不仅如此,dnSpy还兼容其他.NET语言,例如VB.NET和F#。 dnSpy的调试功能是其另一显著优势。它内含了一个功能强大的调试器,使用户可以在反编译后的代码中设置断点,检查并调整变量值,以及追踪代码的执行路径等。这对于故障排除、学习他人代码或进行安全研究都极具帮助。同时,dnSpy支持模块和程序集的热替换,即在调试期间可以即时更新代码,而无需重启应用程序。 另外,dnSpy提供了代码编辑功能,用户可以直接在反编译的代码上进行修改,并将这些更改保存回原始程序集。这种功能对于修正错误、优化代码或进行软件逆向工程研究都极为便利。 除了上述核心功能,dnSpy还拥有卓越的扩展性。它支持插件架构,允许开发者自定义并增加新的功能,如语法高亮显示、代码格式化工具等。这使得dnSpy能够根据用户的个性化需进行定制,进一步提升了其灵活性和实用性。 在提供的压缩文件中,我们可以发现若干配置文件(例如dnSpy.exe.confi...
内容概要:本报告系统分析了2026—2031年中国生成式AI行业的发展现状、竞争格局与未来趋势。中国生成式AI市场已从“百模大战”进入“应用与算力双轮驱动”阶段,2025年核心市场规模约1,200亿元,用户规模达5.15亿,预计2031年将突破8,000亿元,复合增速约37%。产业链呈现“上游算力与数据、中游模型、下游应用”的结构,价值分布向高毛利率的AI芯片和垂类应用倾斜。DeepSeek、阿里通义等企业在开源、推理性能和生态构建方面引领创新,推动API成本大幅下降。竞争格局形成以字节、阿里、百度、腾讯、DeepSeek为首的第一梯队,市场集中度高,C端CR3达72%。未来趋势指向AI Agent规模化、多模态融合、视频生成爆发及“水电煤”式基础设施化。; 适合人群:关注人工智能产业发展的政府决策者、企业战略负责人、投资机构分析师、科技创业者及高校研究人员。; 使用场景及目标:①把握中国生成式AI市场整体规模、增长潜力与结构性机会;②理解产业链价值分配与核心技术演进方向;③识别头部企业竞争策略与商业模式优劣;④制定投资、创业或企业数字化转型决策提供数据支持与战略参考。; 阅读建议:本报告数据截至2026年6月,2026—2031年数据为预测测算值,使用者应结合动态政策、技术突破与市场竞争变化审慎研判,重点关注风险提示与分主体落地建议,以提升决策前瞻性与可行性。

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