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◆◆小调查:大家用vb主要用在哪些领域呢???跟贴给分◆◆
zdan2001
2001-12-07 09:51:58
数据库?
网络?
还是别的?
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zdan2001
2001-12-11
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关注中……
SmileKZS
2001-12-11
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回复人: protess(暗黑小神) (2001-12-8 8:17:32) 得0分
我想vb对程序员而言主要还是应用于快速开发,毕竟做底层开发不是vb的强项
没错,我就是这样认为!
用vb来做控件是我用vb的主要目的
做控件非常方便,因此我认为vb就是专门作控件的
ONnet
2001-12-11
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A & C
ONnet
2001-12-11
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同上
lonaerd
2001-12-11
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学了VB对很多想学C的人来说是个障碍,尤其是数据类型和数据的输入输出这一块,就象我现在一样
foolishtiger
2001-12-11
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A & C
starj1
2001-12-11
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自己编写QC管理系统
brian_zhuang
2001-12-11
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除了涉及到底层,其他方面都表现不错,尤其是快速开发.
建议编程初学者入门首选.
violet_gj
2001-12-11
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开发控件,做一些小型的管理系统。用途很广的,而且开发效率高
neihh
2001-12-08
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主要是开发C/S结构的应用软件(用友U8就是用VB+SQL开发的)
baoxiang
2001-12-08
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大多是数据库,因为VB的开发周期较短,维护起来也简单
liguang28
2001-12-08
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主要是数据库管理方面的软件,我还见过别人用来做自动控制的
dbcontrols
2001-12-08
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http://www.wzjcw.net/vbgood/taishan/index.html
netfor2000
2001-12-08
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主要是数据库管理方面的软件
bcrun
2001-12-08
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三层结构
wlk
2001-12-08
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vb+sql or sybase or informix or access 金融软件
willis
2001-12-08
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我用了它快兩年了,什麼方面都用它也
zengyuhui23
2001-12-08
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A
shuang8
2001-12-08
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还有小游戏!
shuang8
2001-12-08
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教育领域!
可参见http://shuang8.myrice.com
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C#毕业设计——基于C#+asp.net+SQL server的教学网站及网上考试系统设计与实现(毕业论文+程序源码)——教学网站及网上考试系统
大家好,今天给大家介绍基于C#+asp.net+SQL server的教学网站及网上考试系统设计与实现,文章末尾附有本毕业设计的论文和源码下载地址哦。文章目录: 项目难度:中等难度 适用场景:相关题目的毕业设计 配套论文字数...
C#毕业设计下载(全套源码+配套论文)——基于C#+asp.net+SQL server的教学网站及网上考试系统设计与实现
本系统
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中国共享软件走向国际指南
,服务倒还可以的.tuenhai
主要
用的是 http://www.esellerate.net/ ,服务相当好,每次去信必然及时回复.不过用他的服务要把先下载网站上的代理销售软件的协议,签好后扫描成图像,从网上寄过去,才给激活帐号....
matlab调用python烧录PX4程序
matlab调用python烧录PX4程序
数据驱动的两阶段
分
布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)
数据驱动的两阶段
分
布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段
分
布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与
分
布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例
分
析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关
领域
研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的
分
布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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