重写OnDrawItem事件 ...public class ColorCodedCheckedListBox : CheckedListBox{ protected override void OnDrawItem(DrawItemEventArgs e) { base.OnDrawItem(e); } } 自定义时，需要...
在打印预览时，你会发现实际的排版与打印预览是不一致的，这是什么原因导致呢？本期与大家分享常见的2种情况。1、使用了修订工具如下图所示，实际排版中不存在下划线和颜色字体的，为什么打印预览却存在呢？之所以会...
例1 private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { listBox1.Items.Add("红色"); listBox1.Items.Add("黄色"... listBox1.DrawMode = DrawMode.OwnerDrawFix...
点击上方「猪爸爸学Excel」关注我们BOSS：小陈啊，你过来下，这份报表，数字太大了，你改成...工作中，在给BOSS的报表中，有时候呢，BOSS喜欢万元显示，有时候呢，BOSS又不想要万元显示，那怎么办呢？总不能给2...
”然而领导看着小张做的表，批评道：“小张，你看你这表，这录得日期的顺序都是乱的，做事能仔细点吗？”小张开始用上节学的内容，选中单元格，当鼠标变成四向箭头的时候，拖拽调整顺序。然而这样手动的拖拽，不仅...
C# WinForm控件、自定义控件整理（大全） 对C# WinForm开发系列收集的控件使用方面进行整理, 加入了一些文章, 不断补充充实, 完善这方面. 基础 - 常用控件 C# WinForm开发系列 - CheckBox/Button/Label/...
（1）Name属性：用来获取或设置窗体的名称，在应用程序中可通过Name属性来引用窗体。 （2） WindowState属性： 用来获取或设置窗体的窗口状态。 取值有三种： Normal （窗体正常显示）、 Minimized （窗体...
C# WinForm控件、自定义控件整理（大全） 对C# WinForm开发系列收集的控件使用方面进行整理, 加入了一些文章, 不断补充充实, 完善这方面. 基础 - 常用控件 C# WinForm开发系列 - CheckBox/Button/Label...
转自：... ...C# WinForm开发系列 - CheckBox/Button/Label/ProgressBar ...WinForm下CheckedListBox的数据绑定 Winform 下无闪烁走马灯效果实现 c#
●·● 目录： A0 ………… 通用 A1 ………… Form 类 A2 ………… Control 类 A3 ………… MessageBox 类 A4 ………… Button 类 A5 ………… Label 类 ...A9 ………… CheckedListBox 类
基础 - 常用控件 C# WinForm开发系列 - CheckBox/Button/Label/ProgressBar WinForm下CheckedListBox的数据绑定 Winform 下无闪烁走马灯效果实现 c#,winform,progressbar+labe,联动显示进度...
控件分类：DataGridView 控件DataGridView 控件：提供用来显示...使用 DataGridView 类，可以自定义单元格、行、列和边框。注意：DataGridView控件提供 DataGrid 控件所不具备的许多基本和高级功能。有关更多信息，请参
CSDN著名技术专家著作-《Visual C++2010开发权威指南》版权输出台湾香港新加坡 大陆购买地址...prodid=B000157497 微软公司新一代的开发工具Visual C++ 2010在C++开发方面带来了很多革命性的变化
95 <br>0148 如何自定义百分比小数点 96 <br>0149 如何自定义百分比小数点左边数字分组字符 96 <br>0150 如何自定义百分比小数点左边每一组的位数 97 <br>0151 如何自定义百分比符号 97 <br>...
属性与方法的作用，可以通过看下面实例。1、窗体1、常用属性（1）Name属性：用来获取或设置窗体的名称，在应用程序中可通过Name属性来引用窗体。（2）WindowState属性：用来获取或设置窗体的窗口状态。取值有三种：...
（1）Name属性：用来获取或设置窗体的名称，在应用程序中可通过Name属性来引用窗体。 （2） WindowState属性： 用来获取或设置窗体的窗口状态。 取值有三种： Normal （窗体正常显示）、 Minimized （窗体以...
逐句调试（每行代码一次跳转）：F11 逐过程调试：F10 重构提取方法：选中要重构的方法 ctrl+r ctrl+m 输入方法 确定 新建dll类库： 解决方案资源管理器--解决方案--右键--新建项目--选择--类库(.net Fram...
课程模仿现有一款人气较高的飞行射击类游戏进行同步学习设计，采用标准C++以及OpenGL ES2.0可编程管线技术进行开发设计，课程详细的介绍了一款游戏的制作过程，以及编码过程，从设计到编码，到完成交付，三维立体的展示一款游戏的开发过程，设计细节，实现细节，在实战中学习，结合理论讲解，使得学员能在实战中得到锻炼，积累经验，升华自己。 完成一款飞行射击类游戏，通过实战，掌握一款射击类游戏的组成，掌握OpenGL ES2.0可编程管线技术。
大唐杯资料+题库（移动通信）
酒店管理系统分为前台和后台两个部分，其中后台供管理员管理系统之用，包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块，具体的功能模块如下。
客房类型设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房类型，包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。
客房设置模块：该模块用来管理酒店的所有客房信息，包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。
操作员设置模块：该模块用来管理酒店的操作员信息，包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。
系统前台供酒店所有工作人员使用，包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。
入住登记模块：该模块用来登记客户的入住信息，其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。
结账模块：该模块用来处理客户的退房信息，只需要知道客户所住的房间号码，就能进行退房结账。
预定模块：该模块用来处理客户的预定信息，除了可以新增预定信息外，还可以对已有的预定信息进行管理。
客户管理模块：该模块用来管理客户的登记信息，包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。
业务统计模块：该模块用来统计酒店的客房出租率，并且已图形报表的形式来显示出租率信息。
本系统的开发工具具体如下。
系统开发平台：MyEclipse 6.5。
数据库管理系统软件：MySQL 5.0。
java开发包：JDK 5.0以上。
Web服务器：Tomcat 6.0。
本系统采用MVC架构模式开发，具体技术如下。
AJAX框架：使用ExtJS技术开发
显示层：使用JSP技术开发
数据访问层：使用DAO模式开发
持久层：使用Hibernate框架开发
首页访问地址 ：http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml
修改 即可
深入浅出Lua学习 深入浅出Lua学习
在企业级项目开发中一个非常重要的设计就是如何有效地管理内存资源。在C语言中，关于内存管理的知识点比较多，如函数变量、作用域、指针、堆 、栈、 常量区、全局静态区、要想真正掌握和理解C语言，就必须先精通C语言内存管理机制。 黄老师精选内存相关知识点，循序渐进，最后以一个复杂的内存池设计实现贯穿对整个课程知识要点，让学员真正透彻理解C语言内存管理！
参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）
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。
2021华中杯第一问配套思路，内涵第一问处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，RGB转换函数。（R语言代码） 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路见：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441
【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）。
主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出
数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。
MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。
