delphi XE 10.4的一个bug

Delphi > VCL组件开发及应用 [问题点数:20分]
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红花 2019年2月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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2018年8月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2018年7月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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2010年8月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
2007年5月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
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秋天之落叶

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重要升级:RAD Studio Delphi 10.4 Patch 3补丁包3发布: 修复VCL Grids网格控件, C++ Win64调试器, C++ ...

感谢EMB的开发人员,他们终于发布了10.4的第3补丁,我相信R&D的开发人员这几天一定再加班加点的修复这些BUG,说实话这些BUG都是非常严重的错误,足以使得哪些Delphi/C++Builder的忠实用户抓狂 ...

关于使用Delphi XE10 进行android开发的一些总结

RAD,可以快速开发出来,但是问题较多最好别用 ...因为用户少Bug多,开发App虽可跨安卓,苹果,开发稍大程序不稳定,不可控因素多,但有开发速度快优点,适合一些个人用户玩玩教学,个体程序员初...

修正 Delphi XE10.4 quickEdit 显示不完整的问题

如果在高分屏下,使用放大缩小文本和其他项目的时候,会使 设计控件的时候,quick edit 显示不完整 通过修改dclQuickEdit270就可以修正 下面是修正后的 下载​​​​​连接......

Rad Studio Delphi C++builder XE 10.4 Patch2

RSP-29402 Delphi 10.4 TStringGrid.OnDrawCell bug RSP-29374 Wrong rect coords in TStringGridDrawCell, so image are drawn at wrong position RSP-29347 [DelphiLSP] IDE Crashes when view form as text is ...

Delphi XE10 精简 支持 Android 、 IOS 跨平台开发

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

DELPHI XE10 串口操作单元

、串口单元 unit SPComm; //{$WARN SYMBOL_DEPRECATED OFF} // // This Communications Component is implemented using separate Read and Write // threads. Messages from the threads are posted to ...

Delphi XE7的安卓程序如何调用JAVA的JAR,使用JAVA的类?

为什么我们要在Delphi XE7的安卓程序调用JAVA的JAR,使用JAVA的类?如果能够这样做,那么就意味着我们可以在Delphi开发的安卓

rx第三方控件

BUG FIXES. Overview -------- RX Library contains a large number of components, objects and routines for Borland Delphi with full source code. This library is compatible with Borland Delphi 1, 2, 3, ...

RAD Studio 10.4.1的TEdgeBrowser与javascript交互-基于Chromium的Edge浏览器控件用法之二

现在delphi在服务器有了TEdgeBrowser可以很方便的与javascript相互沟通了,这都得益于基于Chromium的Microsoft Edge浏览器不仅如此,delphi的桌面c/s多层分布式应用程序的客户端,TEdgeBrowser也可以让Edge浏览器很...

Delphi中WebBrowser(或者EmbeddedWebBrowser)控件打开部分网站报“Invalid floating point operation”...

最近用EmbeddedWB控件做浏览器相关应用的时候,发现有些网页只要一打开就一定会蹦出一个“Invalid floating point operation”异常(关掉异常对话框以后,浏览器无响应),而程序仅仅是一句?WebBrowser1.Navigate...

转载--Delphi 2010下使用sqlitesimpledelphi连接SQLite数据库及中文乱码问题的解决

Delphi 2010下使用sqlitesimpledelphi连接SQLite数据库及中文乱码问题的解决 应女朋友的要求,要写款销售管理的软件。用于管理服装店每天的销售记录,已及管理服装店的客户,并对客户进行生日提醒 因为之前使用...

支持IDE最新版!新一代报表工具FastReport VCL v6.7更新详情

近日,FastReport VCL更新至v6.7,在新版本中,添加了对最新版本IDE的支持,简化了用于付款标准的条形码的创建,新增从预览窗口直接编辑RichView的功能,同时修复了多个Bug问题。欢迎下载体验。(点击下载) 在新版

KbmMW 4.50.00 测试版发布

We are happy to announce the release of kbmMW v. 4.50.00 Beta Professional and Enterprise Edition with XE6 support.  4.50.00 Beta 1 May 12 2014  New stuff  =========  - Ad...

支持Rad Studio 10.4!来看看数据分析软件FastCube VCL新版亮点

它支持Delphi7、2005、2006/Turbo、2007、2009、XE、XE2、2007、2009、XE2、XE3、XE4、XE5、XE6、C ++ Builder 2007、C ++ Builder 2009、C ++ Builder XE2 - XE6、RAD Studio 2009、Embarcadero RAD Stu

多年收集的一些稀有软件4

QQ:365543212  Geovariances产品: Geovariances Isatis 2013 1CD(地质统计学软件) Geovariances.Isatis.2016.Win64 1CD Geovariances Minestis 2016 v2.0.0Win64 1CD ...3D-Sigma for WinALL-ISO 1CD(岩土体三维...

free pascal

https://freepascal.org/ free pascal OPEN SOURCE COMPILER FOR PASCAL AND OBJECT PASCAL ...HomeNewsDownloadWikiForumDocumentationBug tracker ...DevelopmentFuture PlansKnown Proble...

[it-ebooks]电子书列表v0.1.1

#### 感谢it-ebooks团队 #### it-ebooks电子书质量很好,但搜索功能不太完善 #### 格式说明: [年份] 书名 || 副标题 || 页码 || 链接 #### [2015]: Data Mining Algorithms || Explained Using R || 720 ||...

(转) [it-ebooks]电子书列表

[it-ebooks]电子书列表 [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learni...

[it-ebooks]电子书列表

#### it-ebooks电子书质量不错,但搜索功能不是很好 #### 格式说明 [ ]中为年份 || 前后是标题和副标题 #### ...Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to ...

Android深度探索(卷1):HAL与驱动开发

第二篇 Android底层开发入门

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

Ajax+jquery从入门到精通2017视频教程

ajax技术是从事WEB开发的课程,本课程是在js及jsp课程的基础上的提高课,从ajax初级开始讲解,主要包括ajax的xmlhttprequest对象的创建,事件,状态变化,回调函数定义等详细讲解,并包含大量的实战案例;prototype插件的应用;dwr插件的应用;json格式数据,jquery的深入讲解与实战训练,共22个视频教程,PPT课件及上课源代码在购买后可以下载 掌握ajax的灵活运用,通过验证用户是否存在,学生注册不刷新页面,ajax读取XML格式文件数据,实现树形菜单,动态显示产品详情提示窗口,类似百度搜索条功能等案例;掌握prototype使用;掌握jquery插件的灵活运用,使你的程序像一个魔法师随心所欲的变化,掌握生成JSON格式数据,利用插件自动生成JSON数据,jquery对ajax的支持,通过JSON在前后台之间传递数据

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

项目实战:大型分布式连锁酒店系统

大型分布式软件项目的经典案例,开发技术是CXF+SSH+jquery-easyui;这个项目应用范围广,逻辑复杂度高,难度等级4星半; 分布式项目的开发准则,与传统的本地项目区别很大,难度系数大幅提高;通过本项目的学习,可以培养开发人员,掌握大型分布式软件项目的开发技巧!

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

基于Java的WebSocket的聊天室

HTML5中定义了WebSocket规范,该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信,运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端,实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端,快速实现一个聊天室的搭建。

.NET Conf China 2020讲师 PDF

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