关于RichView的问题,虚心求教!困扰很久了

journeywx 2015-10-21 10:28:49
最近在用RichView控件编写一个导出文本及Table表格的需求,碰到了这么个问题:

在表格绘制添加完成后,导出为RTF格式的文本,表格因为列数较多,横向太长,导致显示不完全。

求教对于RichView的操作,怎样设置导出的文本中 指定的页 为横向显示?A4纸张。

类似于 Word中 设置某一页横向显示。


(顺便问一个小问题,Richview中table在填充数据的时候为什么设置左对齐,会导致表格当前行的上下高度变高?该怎么处理?)
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lovedeadyou 2017-02-09
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直接savedialog吧,结果对话框之后,文件还是没出来 不过下载到的3.X费了些劲好歹安上能显示富文本,直接粘图片了。
lovedeadyou 2017-02-09
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自身帮助实在是看不懂啊 愣是没找到几个实际的例子 满屏的英文不是问题,关键不知如何去做。
journeywx 2016-01-13
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引用 6 楼 lyhoo163 的回复:
RichEdit,指定的宽度和高度,仅是显示的高度和宽度。 作为输出,就指定打印输出的页面参数,比如选择纸张的类型A4,是横向还是纵向。加上页边距等等。 你也可以模拟A4的页面,通过RichEdit显示。
那就是只能作为打印的预览显示才能设置了? 我这两天找到了一个办法,就是在后台读取已导出成功的word,再通过delphi对word的操作进行页面方向的修改,现在已经可以全部修改为横向,如何找到指定页去修改还在研究中
lyhoo163 2016-01-12
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RichEdit,指定的宽度和高度,仅是显示的高度和宽度。 作为输出,就指定打印输出的页面参数,比如选择纸张的类型A4,是横向还是纵向。加上页边距等等。 你也可以模拟A4的页面,通过RichEdit显示。
Andy-88 2016-01-12
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RichView 从来没有用过
journeywx 2016-01-12
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@bdmh 求问,如果没有办法解决的话,我就只能换控件了,那样工作量太大
journeywx 2016-01-12
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引用 2 楼 lyhoo163 的回复:
不好意思,本人只用RichEdit通过编辑富文本方式,编辑类似Word文件。 未用过RichView,不好回贴了。
你好,请问RichEdit使用过程中有没有将导出的文件设置 指定的页 为横向显示? 这个问题我还是没有解决
lyhoo163 2015-10-22
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不好意思,本人只用RichEdit通过编辑富文本方式,编辑类似Word文件。 未用过RichView,不好回贴了。
journeywx 2015-10-22
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不是吧。。100分一个人都没有啊
内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”展开研究,利用Matlab代码实现优化算法的仿真与复现。研究重点在于通过改进的秃鹰搜索算法(Bald Eagle Search Algorithm, BESA)解决微电网群在运行过程中的经济调度问题,提升算法的收敛速度与全局寻优能力,以实现对分布式能源、储能系统及负荷的高效协调管理。文中详细阐述了微电网群的系统架构、数学建模过程、目标函数设计(如运行成本最小化、碳排放降低等),并结合智能优化算法进行求解,验证了改进算法相较于传统方法在调度精度和效率方面的优越性。同时,研究还探讨了算法在多场景下的适应性,为微电网群的智能化、低碳化运行提供了技术支持与实践参考。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握改进秃鹰算法在复杂优化问题中的应用方法;② 实现微电网群经济调度模型的构建与求解;③ 对比不同智能算法在电力系统优化中的性能表现;④ 为科研论文复现、课题研究或工程项目提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注算法改进策略与调度模型的耦合实现方式,同时可尝试在不同参数设置或场景条件下进行仿真实验,以加深对算法性能与调度效果的理解。
内容概要:本文围绕多旋翼无人机姿态估计算法的开发与性能评估展开系统性研究,重点对比了线性与非线性滤波算法在复杂飞行环境下的表现。通过构建基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等先进算法的姿态估计器,融合IMU、磁力计、视觉传感器等多源数据,有效提升了姿态解算的精度与鲁棒性。研究涵盖了静态悬停、高速机动及磁干扰等多种典型飞行场景,利用MATLAB/Simulink平台完成仿真实验,并结合实测飞行数据与VICON高精度运动捕捉系统提供的真值进行定量分析。结果表明,非线性滤波器在动态工况下具有显著优势,尤其在抑制漂移和抵抗外部干扰方面优于传统线性方法。文章还提出了传感器融合、自适应建模、冗余配置等一系列降低偏差影响的技术路径,为高可靠性无人机导航系统的设计提供了理论依据与实践指导。; 适合人群:具备控制理论、信号处理及状态估计基础知识,从事无人机导航、控制算法研发或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于开发高精度无人机姿态解算模块;②为多传感器融合算法的设计、实现与验证提供参考案例;③服务于复杂环境下无人系统状态估计的教学演示与科研攻关; 阅读建议:建议结合文中所述MATLAB/Simulink仿真模型与实测数据集进行复现与调试,重点关注EKF与UKF的数学推导、实现细节及关键参数调优过程,深入理解非线性系统建模、状态估计与工程实际之间的平衡与折衷。

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