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控件问题二:有一个VB系统,基本是调用已有的*.ocx控件,现在我要把它改成ASP的B/S系统,请问原来VB中的*.OCX控件能直接用吗?怎么用?
gshope
2003-08-06 01:00:15
或者说window的窗体控件和WEB窗体控件是一回事吗?是否需要转换?怎么转换?
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控件问题二:有一个VB系统,基本是调用已有的*.ocx控件,现在我要把它改成ASP的B/S系统,请问原来VB中的*.OCX控件能直接用吗?怎么用?
或者说window的窗体控件和WEB窗体控件是一回事吗?是否需要转换?怎么转换?
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超级大笨狼
2003-08-06
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我的一个使用ocx的例子,解决给字符串变量名赋值的问题,用到了msscriptcontrol.ocx
<OBJECT RUNAT=server id=ScriptControl1 style="LEFT: 0px; TOP: 0px" classid="clsid:0E59F1D5-1FBE-11D0-8FF2-00A0D10038BC">
<PARAM NAME="_ExtentX" VALUE="1005">
<PARAM NAME="_ExtentY" VALUE="1005">
<PARAM NAME="Language" VALUE="vbscript">
<PARAM NAME="Timeout" VALUE="10000">
<PARAM NAME="AllowUI" VALUE="-1">
<PARAM NAME="UseSafeSubset" VALUE="0"></OBJECT>
<%
ScriptControl1.Language="VBScript"
Set m = ScriptControl1.Modules.Add("Module1")
for i=1 to 3
m.AddCode "dim strs1,strs2,strs3"
m.AddCode "strs" & i & "=" & i & i
m.ExecuteStatement("strs" & i & "=" & i & i)
next
for i=1 to 3
response.write m.eval("strs" & i)
next
%>
iceriver521
2003-08-06
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不过我在ASP里调用VB的EXCEL报表打印OCX就不能使用
因为那时带窗体的形式的,WEN里好象无法让服务器的OCX在客户端显示
我还把VB的MSGBOX函数封装到了DLL里面,可是在ASP里面,DLL里面的其他喊叫数都可以使用
就是MSGBOX不可以使用
= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
MSN:chenyongcai@msn.com
EMALI:iceriver521@163.com
= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
iceriver521
2003-08-06
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一些可以用
想set DBConn = server.CreateObject("ADODB.Connection")
因为它不能支持控件的事件,所以好象很多都没有界面
都是在服务器段实例,并调用其功能
我也刚做了一个VB系统,把它改成ASP的B/S系统
只有一个发送EMAIL的OCX,和VB里一样用,没什么问题,
超级大笨狼
2003-08-06
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你用intdev,把OCX控件弄到工具栏里面,拖拽上去,就回看到<object>什么的了。明白吗?
windancer
2003-08-06
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我原来做了一个ocx控件,开发过程和vb的window应用开发是一样的,发布的时候选择web控件就行了。
windancer
2003-08-06
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原码应该不用改,可能要重新发布为web控件
gshope
2003-08-06
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谢谢你的回复,我最关心的是原来VB中的*.ocx控件,我在web的客户端用时,能直接用吗?是不是需要修改这个控件的源码呀?
damboo
2003-08-06
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如果你的控件在客户端用
那其实不是BS结构了,到最后全是JS程序
如果你的控件在服务器端用
比较郁闷的是不能支持控件的事件,其他都是一样的
多式联运基于AFO算法、GA和PSO算法求解不确定多式联运路径优化
问题
,同时和MATLAB自带的全局优化搜索器进行对比(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化
问题
展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,
系统
比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络
中
的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化
问题
时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络
中
的路径决策支持
系统
构建;②为不确定性条件下复杂路径规划
问题
提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整
问题
规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
政府科技管理者如何利用区域科技创新数智大脑进行精准招商?_1.d
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科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
产业园区运营负责人如何借助科技数智大脑实现招商精准化?.d
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高校技术转移办公室人员如何借助科技创新大脑打通产学研合作?.d
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高校技术转移办公室人员如何借助科技创新大脑打通产学研合作?
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV
中
的应用研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制
中
的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文
中
系统
阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变
系统
的控制器参数自适应整定
问题
提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备
中
的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。
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