C# 在安装过程中输入参数，修改安装文件的配置。 在项目中，点击解决方案 – 选择添加 – 新增项目 在新增项目中，选择已安装 – Visual C# – 类库 （.NET Framework）-- 自定义名称 – 位置选择项目根目录下...

VS2015 C#程序打包成.exe，步骤超详细 前言：当我们写好一个程序后，提供给用户都以安装包方式给对方。那么我们就需要将程序打包。接下来是我亲测可行的且超好用的打包方法，废话就不多说了，直接上图。 步骤一 ...

C#应用程序的部署1:新建安装部署项目打开VS,点击新建项目,选择:其他项目类型->安装与部署->安装...双击"应用程序文件夹"在右边的空白处右击,选择添加->文件,将你的做的应用程序的可执行文件和相应的类库和组件添加进来.

使用vs2010 winform程序开发的软件的人比较多，程序的开发是为了在不同的人不同的机器使用，为了使不同的机器能使用该软件就需要在制作程序安装包，安装包里必须包含该软件运行所选的所有环境，下面就来讲解下...

创建新安装项目在“文件”菜单上指向“添加”，然后单击“新建项目”。在随后出现的“添加新项目”对话框中，打开“其他项目类型”节点，选择“安装和部署项目”文件夹。在“模板”窗格中，选择“安装项目”（标准...

C#应用程序的部署 1:新建安装部署项目 打开VS,点击新建项目,选择:其他项目类型->安装与部署->安装向导(安装项目也一样),然后点击确定.(详细见下图) 此主题相关图片如下： 2:安装向导 关闭后打开安装向导,点击...

注意：阅读本篇文章前，请先按照...一个完整的Windows安装程序通常包括项目输出文件、内容文件、桌面快捷方式和注册表项等，下面讲解如何在创建Windows安装程序时添加这些内...

winfrom窗体本身是有一个.exe文件可以打开应用的，但是这样不是很美观交于客户，原文件在bin/debug/xx.exe 下面我们通过vs2017打包项目 首先需要下载Visual Studio插件,到如图的地方下载: 1. 工具--> 扩展和...

转载：windows下安装Redis并部署成服务 一：下载 下载地址： windows版本： https://github.com/MSOpenTech/redis/releases Linux版本： 官网下载： http://www.redis.cn/ git下载 ...

1、windows下的NodeJS安装是比较方便的（v0.6.0版本之后，支持windows ... ...2、安装过程基本直接“NEXT”就可以了。（windows的安装msi文件在过程中会直接添加path的系统变量，变量值是你的安装路径，例如“C

从整体流程把控方面介绍了CLR的执行过程，对于一些细节没有进行说明，例如：类怎么被编译为模块文件的、模块文件又是怎么被合并为程序集等问题，还有诸如元数据是如何工作的、程序集的版本资源信息怎么看等操作。...

C#安装与部署安装包

目录 一 “单文件程序集”与“多文件程序集” 二 “普通程序集”与“强名称程序集” 三 “私有程序集”与“共享程序集” ...程序集按文件数量可分为：单文件程序集和多文件程序集；按是否签名，可分为：普通程

由于Visual Studio 2015没有内置安装程序的功能，需要通过安装插件来制作安装程序： Microsoft Visual Studio 2015 Installer Projects 下载链接：...

Windows服务应用程序是一种需要长期运行的应用程序，它对于服务器环境特别适合。它没有用户界面，并且也不会产生任何可视输出。任何用户消息都会被写进Windows事件日志。计算机启动时，服务会自动开始运行。它们不要...

Vishnu Prasad H 探究了安装项目模板、编辑器、自定义安装程序以及更多内容。然后，他将所有内容放在一起，组成了一个部署数据库应用程序的示例。 与以前相比，现在部署 .NET 应用程序非常简单。现在 xcopy 部署也...

程序集按文件数量可分为：单文件程序集和多文件程序集；按是否签名，可分为：普通程序集和强命名程序集；按部署方式，可分为：私有程序集和共享程序集。下面开始分别介绍。 一 “单文件程序集”与“多文件程序集” ...

最近由于项目需要，需要给客户制作安装程序，一开始使用vs2005自带的打包工程来打包，但用了一段时间发现vs打包太死板，而且使用起来问题很多。收费的商业打包工具不在我考虑范围内，于是在网上找到了wix，稍微了解...

简介和环境配置变量和简单的数据类型列表和元组字典if 条件语句for / while循环语句函数类文件和异常测试代码本文是基础入门的第一篇文章，主要简单介绍 Python 和它的优缺点，然后整理了安装的方法，包括在 Linux、...

1.首先得有一需打包的项目,这里我就用以前的学习之笔: 2.0 接下来就要新增 安装工程...专案输出: 打包最核心内容, exe执行文件和配置文件之类...  &nb sp; 2.档案: 一些辅助文件,说明书什么的,和程序运行没必

上周结束了如何构造一个机器学习项目的系列文章，当然还有一篇简单的总结以及介绍一些入门的学习资料，不过还在...简介和环境配置变量和简单的数据类型列表和元组字典if 条件语句for / while循环语句函数类文件和...

1.创建安装项目：在“解决方案”上右键，“添加”——“新建项目” 2.选择“其他项目类型”——“Visual Studio Installer”——“Setup Progect”，...表示要安装的应用程序需要添加的文件； ②"用户的'...

1.Autodesk官方最新的.net教程（一）（C#版）：修正：(1)启用对象浏览器方法：双击托管的类，会自动调用对象浏览器（2）调试环境设置：应设2项，否则调试程序无法运行：启动外部程序为:F:/AutoCAD 2007/acad.exe工作...

通过不同的方式访问数据库，区别就...安装Microsoft ODBC.net：我安装的是mysql-connector-odbc-5.2.2-win32.msi2，代码中引入 using system.Data.Odbc;3,连接字符串string connation = "Driver={MySQL ODBC 5.2w Dr...

Could not load file or assembly...　两个工程分别是 .net2005下的 C# 和 C++ ， C++ 工程使用 C++/CLI 封装了几个功能函数并在 C# 工程中加载使用封装类。在本地运行正常，但发布到其他机器上却出现异常对话框：“...

配置是指将应用包装成易于部署的形式，包装好之后的应用程序可以方便地安装到目标服务器上。部署是一个获得应用程序并将它安装到另一台机器上过程，一般通过安装程序完成。 许多用户都曾经遇到过Windows软件安装技术...

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验（一）——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验（二）——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验（三）——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓，提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

【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）。

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块，基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序，Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库，它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法，方便大家查询和使用，感兴趣的可以下载学习

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。