想在数据窗口中每列显示图片，图片用pb自带的如Exit!等

prairie_orchid 2003-08-15 05:29:15

如何不用外部的bmp图片，用系统的。

...全文

112 4 打赏收藏转发到动态举报

写回复

4 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

qyz 2003-08-23

打赏
举报

回复

有一个bitmap函数，查一下他的用法

cx_east 2003-08-23

打赏
举报

回复

把pb自带的图片截取下来另存，然后再用图片对象

mah1212 2003-08-23

打赏
举报

回复

up

klbt 2003-08-15

打赏
举报

回复

图片对象可能不行，如果你的图片在数据库中，可以用ole实现。

数据分析师手记因为专注，所以专业K-Nearest Neighbor(K-近邻分类算法)K-近邻算法概念K-近邻算法(K-Nearest Neighbor)即K个最近的邻居。通俗地讲，要评价你是什么样的人，只需要看看你周围的朋友都是什么样的人便知道了。这与“鱼找鱼，虾找虾，乌龟找王八”都是想通的，相近似的事物总会聚在一起。将这种判断模式抽象为数学模型，就转化为一个距离计算问题。KNN是最...

错误解决 python numpy 安装 cannot import name 'multiarray' 本身python是3.6.1版本，电脑64位于是选取轮子 numpy-1.13.1-cp36-none-win_amd64.whl 于是到python的安装路径的scripts下， pipinstall numpy-1.13.1-cp36-none-win_amd64.whl

L1距离依赖于坐标的选择。几何上表现为一个中心在原点的菱形。坐标系方向选择不同，图像上的距离表现也会不同。一般的建议是：当你的图像上面的各个点；向量具有特殊的含义时：选择L1距离标准比较好。 L2 距离对于坐标系的选择无依赖。几何上表现为圆心在坐标系原点的圆。坐标系方向选择不同，对图像上的距离表现无影响。 K–近邻算法在实际中其实不常用，原因在于: 1.训练时运算时间很短但测试时运算时间很长，与实际应用需求相悖 2.像欧几里得距离或者L1距离这样的衡量标准，用在比较图像上不太合适。这种向量化的距离函数，不

前缀前几年已经想在 PHP 语言的领域上，增加【机器学习】以及【人工智能】的一些 lib 或者开源库。但当时，发现PHP还是不太适合做这个事情几个原因：php cli 运行不是很稳定，当时可能出现各种异常然后就没有然后，程序上处理非常非常仔细。一个参数一个函数的调用有问题，就会导致程序崩溃，崩溃！当时对php 有一些局限性的思维，只认为它是简单单线程运行。处理速度上不可能有什么突破。【吐槽：只是个...

机器学习是让计算机从数据中自动学习规律并做出预测的技术。其核心原理在于通过算法拟合输入特征与输出标签之间的映射关系，依赖数据驱动而非硬编码规则。技术价值体现在降低人工决策成本、提升预测一致性，并为业务提供可量化的智能增强能力。典型应用场景包括图像分类（如猫狗识别）、销量预测、用户分群等实际任务。初学者常困于数学推导与工程实践的割裂，而真正有效的入门路径应以‘可执行’为第一准则——用真实数据集、极简工具链（NumPy/Pandas/Matplotlib/Scikit-learn）和手动建模闭环，在10分钟内获

611

社区成员

20,469

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章