1、手动在注册表中添加项 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\Image File Execution Options\devenv.exe] "dpiAwareness"=dword:00000000 2、Bat一键处理（新建文本文件.txt ,将...

在使用win10高分辨率150%,200%系统进行winform开发时, 会有布局...　这个问题vs2015的解决方法就是,修改设置使vsstudio对dpi无感知, 方法就是改注册表. Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_LOCAL_MAC...

查阅网上相关资料，主要是SO上的一个讨论（问题链接），给出了一些Java下的解决方法： 换用JavaFX编写GUI； 在JRE 9+上运行； 更改注册表； 右键->属性->兼容性，更改exe在高DPI下的设置。 因为程序可能要在...

近日见有人在网上求助：Photoshop之类的软件在高分屏电脑上运行，其标题栏字体过小，令人眼瞎。咋破？ 俺在surfacebook里（屏幕分辨率为3000X2000）装上Photoshop，运行观察。那标题栏上的小字果然小到令人眼瞎！ ...

1.在解决方案资源管理器中查看有没有app.manifest文件（如果没有，这里有个笨方法可以自动生成出来：右击项目名称->属性->安全->启用安全设置，这时会自动生成该文件，然后再关闭安全设置） 2.关闭app....

/*****************************支持高清屏幕**********************************/ #ifdef Q_OS_WIN #include "Windows.h" typedef enum PROCESS_DPI_AWARENESS { PROCESS_DPI_UNAWARE = 0, PROCESS_SYSTEM_DPI_...

电脑是高分屏的情况下，如果我们将DPI调成100%，屏幕字体太小，所以我们经常将DPI设置成125%或者其它，这样屏幕看起来会舒服些。但随之而来的是火狐浏览器的字体界面也会放大， 这也会直接导致我们在前端开发过程中...

在QApplication a(argc, argv);...在支持的平台上的Qt中启用高DPI缩放（另请参阅“高DPI显示”）。 支持的平台是X11，Windows和Android。 根据操作系统提供的显示比例因子，启用可使Qt比例成为主要（独立于设备的坐

首先，遇到的问题是这样的，当已经ok的程序在我电脑上运行时出现了界面很小，而且错乱无章的情况，如下图： 记得上一次我的解决办法是每个控件每个控件拖动修改，到最后perfect！可是？？修改之后呢？半天时间...

一、问题引入 这些天在做一个windows客户端软件的二维码登陆需求，使用的是C++的框架+CEF3展示内容（二维码）的架构，其中CEF3仅仅用来展示web写的二维码。开发完成后，在测试和产品老师的电脑上居然二维码是错位...

1.鼠标右键软件，点击打开文件所在的位置。 2.右键软件，点击属性。 3.点击兼容性/更改高DPI设置。 4.勾选替代高DPI缩放行为，选择系统，点击确定。

问题分析：  产生界面混乱的主要原因是，winform程序的坐标是基于点(Point)的，而Point又与DPI相关，具体就是  一英寸 =72Points 一英寸 = 96pixels96DPI是windows的默认DPI，当它被用户更改后，可能就会导致...

在近期的开发中，偶然发现前端界面在6s上出现了一条白色亮线，这种情况就像屏幕坏死一样，及其扎眼。经过请教和研究，发现这是高分辨率屏幕带来的结果。 iPhone 6s的屏幕为4.7英寸1334 x 750像素，苹果的一款电脑...

该问题出现在Windows高分屏的开发环境中，如果用到Checked功能，默认对号图标会出现错位的情况，如下图所示： 菜单图标错位现象.png 解决方案 在用到菜单图标或Checked功能的菜单属性中，设置 AutoSite = true...

1.控件必须放在一个panel中（可能其他也行，没试。。。）； 2.from类中添加一个函数，并添加form的sizechanged事件，如下： C# code public void AutoResize(Form frm) { frm.Tag = frm.Width.ToString() +...

问题分析： 产生界面混乱的主要原因是，winform程序的坐标是基于点(Point)的，而Point又与DPI相关，具体就是 一英寸＝72Points 一英寸＝96pixels 96DPI是windows的默认DPI，当它被用户更改后，可能就会导致界面与...

但是这样也带来了一些麻烦，如软件界面显示不全，显示混乱，图标错位等 这是一个典型的界面显示不全的案例，拖动改变窗口大小也没用 后来把设置全部试了个遍，算是找到一个不算完美的解决办法→使用win xp风格的...

本文原文（MarkDown）链接：...文章目录Android的系统架构是怎么样的？Android手机启动过程BootloaderKernelinitZygote启动系统服务引导完成Activity启动过程如何退出APPAndroid四大组件ActivityActi...

就需要对不同的分辨率进行自适应，而且应用程序分辨率自适应的问题在应用UI设计布局以及UI代码编写阶段进行设计规划，如在界面完成后期再考虑分辨率问题可能需要更大的工作量，并且自适应效果不一定能达到要求。...

在家用计算机的使用中，作为游戏机的使用率是很高的。同时对于游戏 迷来说现有的游戏中总有很多不足之处，让人想一试身手作出一套更好的游戏（不过， 这可不容易）。作为和亲爱的用户您一样的游戏迷,我

第一种方法：做一个网页解决问题（长了点） 如果只是因为浏览者改变了浏览器的设置，或者因为浏览器不兼容，使自己精心制作的网页变得"面目全非"，那多令人沮丧！下面我们以网页爱好者的常用工具Dreamweaver（以下...

迷糊 RectTransform PosX、PosY、Left 、Right 、 Top 、Bottom 以及 AchorMax/AnchorMin 的，开卷有益哟~背景笔者开发的(PC)APP 之前都是按照 1920 * 1080 分辨率做的 UI ，工程都完工了，结果说要适配 4K 分辨率的...

　第一种方法：做一个网页解决问题（长了点）　如果只是因为浏览者改变了浏览器的设置，或者因为浏览器不兼容，使自己精心制作的网页变得"面目全非"，那多令人沮丧！下面我们以网页爱好者的常用工具Dreamweaver...

有一个问题已经困扰网页设计师们很久了：该使用固定、流动、弹性，还是混合布局呢？它们各有优缺点。最终的决定取决于网站的可用性，单用某一种布局就想达到目的，可能没那么容易。那么，既然如此令人困惑，是否有...

MODEM故障 10：打印机故障 11：显示器故障 12：刻录机故障 13：扫描仪故障 14：显示器抖动的原因 15：疑难BIOS设置 16：电脑重启故障 17：解决CPU占用率过高问题

英文原文：Fixed vs. Fluid vs. Elastic Layout: What’s The Right One For You?译文原文：固定 vs. 流动 vs. 弹性：哪种布局更适合你？©请尊重作者和译者 若需转载 请依原样保留本声明另有一篇《自适应CSS布局...

编译原理（第三版）答案.pdf

小米手环5 卡西欧CASIO飞天旋转太空人-小米手环5 含手环4

【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）。