原文地址：http://www.devcomponents.com/kb2/?p=1265 这是Google浏览器翻译的

//设置表格的一些属性 this.superGridControl1.PrimaryGrid.Filter.Visible = false; /控制表格只能选中单行 superGridControl1.PrimaryGrid.MultiSelect = ...superGridControl1.PrimaryGrid.InitialSelection = ...

如果是破解版不用安装的，在工具箱点右键选择“添加选项卡”，然后在添加的选项卡上点右键选择“选择项”在弹出的对话框里选择DevComponents.DotNetBar.DLL文件确定后就可以使用控件了 关于控件的使用建议下载...

DotNetBar的使用（一）添加控件&切换界面风格C# WinForm项目中自带的窗体风格很普通，一点都不美观。DotNetBar就是一套.NET美化控件库，有70几个控件以及多种界面的皮肤风格。关于控件的效果在官网上进行...

最近接触了DevComponents.DotNetBar2，程序打开后，vs2010只显示一部分控件，所有的控件都显示到编辑框的下边，在编辑器里面的控件不能选中，这样就不能对控件修改。所以在网上寻找各种答案，首先第一种是说.dll文件...

我发觉DotNetBar控件美观，用现在的话来说就是逼格很足，但是就是一些控件的属性或者控件事件实现很难，比如在上图上，我想获得某一个行某一列的数据，在网上才找到一个方法： 根据网上的方法，我就做成了下面的...

选项卡不切换直接选择浏览到DevComponents.DotNetBar2.dll-〉这时控件会自动呈选中状态-〉点击任意一个会全选所有控件-〉确定 2、设置模板样本 3.dock属性 4.GrabHandleStyle属性 适应大小 5....

DotNetBar是一组用于.NET Framework环境下的一组组件集，利用该组件集能够打造绚丽并且实用的应用程序界面，给开发人员提供极大的便利

从网上下载的DevComponents.DotNetBar2.dll文件，按照老方法保存在bin/debug文件夹下 1.单击项目，右键快捷菜单中选择“添加引用”，单击“浏览”选项卡，选中DevComponents.DotNetBar2.DLL文件。成功后在引用下...

常用的WinForm界面控件有DevExpress、Infragistics、DotNetBar等。综合考虑了一下运行效率与易用性，我选了DotNeBar。基于DotNetBar的教程百度了一下不是很多，不过官网：http://www.devcomponents.com/dotnetbar/有...

DotnetBar中.Net出色的控件,在C#,Vb.net上面都可以使用,它的控件,一部分是对系统控件的扩展,起到美化的作用,而一部分是全新的控件,用于方便程序的工作.1,ContextMenuBar的介绍,这个控件,非常类型于系统自带的...

在C#中使用控件DevComponents.DotNetBar.Bar时，如何设计菜单呢？

但是效率问题一直不能让人满意，所以又试着转回winform，但是winform是真心难看，偶尔在网上看到winform的界面美化，对比了一下选择了DoNetBar，下载了破解版DotNetBar10，安装完成之后并没有在工具箱中找到对应的...

DotNetBar是一款性价比很强的界面控件，带有56个Windows Form 控件的工具箱，使开发人员可以轻而易举地创建出专业美观的Windows Form应用程序用户界面，控件全部采用C#编写，引入了全部Office 2007 style ...

需要同时引用：DevComponents.DotNetBar.Design.dll和DevComponents.DotNetBar2.dll，并且加入程序集。此时即可正常使用。

步骤3：将dotnetbar中的控件添加到vs2005工具箱中，具体做法是：点击vs上的菜单“工具”下的“选择工具箱项”，然后“浏览“，选择刚才复制到debug目录下的DevComponents.DotNetBar2.dll，确定，这样工具箱下面就新

用vs打开项目,对整个项目的代码进行文本替换，并进行一些手工调整，可实现将原系统控件变为DotNetBar控件。 System.Windows.Forms.Button 替换为： DevComponents.DotNetBar.ButtonX 无需手工调整。 System...

在C#中，控件DevComponents.DotNetBar.Bar如何使用图像列表呢？比如给工具条或者菜单加上图标。如下几步即可：

C# Winform 程序 使用DotNetBar美化界面

于是下载下来了源代码，进行研究，在代码使用了DotNetBar组件。 简介 DotNetBar组件提供了office 2007风格的用户界面组件，相对于.net默认界面风格更加美观。按照其官方说法，是你能够非常简单地制作非常专业的界面...

先看效果吧，第一张图片是全选的时候获取到“随机数值”列的结果 下面这张是选择了部分行获取的选中行的第二列的结果 下面来说说他的实现过程。...首先你要确保你安装了DotNetBar控件，如果没有安装就要到http

在C#中使用控件DevComponents.DotNetBar时，如何创建一个漂亮的窗口，并控制窗体样式呢？

DotNetBarBar SuperTabControl学习

DotNetBar的使用（二）搭建Office系列风格界面使用DotNetBar可以搭建出精美的界面，本章通过使用几个控件来完成office界面的简单搭设。1、向主窗体添加【StyleManage】控件，添加【RibbonControl】控件至主窗体。 ...

使用dotnetbar superGridControl 日期列显示格式使用dotnetbar superGridControl控件时，遇到一个问题：对于是日期的列，默认的格式只显示日期，不显示时间。 在编辑其中没有找到设置日期显示格式的属性。 只在列...

DotNetBar正式版8.4.0.2，通过中国控件网采购。与试用版有明显的区别。主要是启动速度，正式版启动速度很快。另外有个问题提醒大家。1、在工具栏中添加竖条，在DotNetBar中只需将需要添加这个竖条后面的控件的...

DotNetBar控件是WinForm下可能会用到的第三方控件,因为此类控件的颜色比较漂亮,功能也比微软系统自带的控件要多,因此受到很多开发者的青睐. (在没有安装DotNetBar控件的情况下可能会发生,控件的标志在WinForm窗体...

DotNetBar是一款带有56个Windows Form 控件的工具箱，使开发人员可以轻而易举地创建出专业美观的Windows Form应用程序用户界面，控件全部采用C#编写，引入了全部Office 2007 style Ribbon控件、Office 2003 office...

【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）。