***我怎么觉得vcl版中的问题跟基础类的问题类型都一样呢??

Delphi > VCL组件开发及应用 [问题点数:100分,结帖人IORILI]
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本版专家分:8837
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黄花 2003年10月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:8837
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本版专家分:735
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本版专家分:11049
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黄花 2003年10月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:181754
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进士 2004年 总版技术专家分年内排行榜第六
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银牌 2004年4月 总版技术专家分月排行榜第二
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红花 2006年1月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2005年12月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2005年11月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2005年10月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2005年6月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2004年10月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2004年9月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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2004年7月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2004年6月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2004年5月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2004年4月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2004年3月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2003年12月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2003年11月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2006年4月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2005年5月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2005年4月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2005年3月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2005年2月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2004年12月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2004年2月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
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苛评VCL: 穿不透的类型

在这个系列,主要是针对平时使用VCL的过程感觉Delphi没有处理好的地方。偶尔能提出一些自己的看法,权当谈资。更重要地是,我们可以借此学习到一些思想。Delphi比起其他语言,有一个非常明显的特点,那就是...

VCL比MFC好在哪里

作者:刘国华 ... 来源:知乎 ...从使用感受而言,VCL甩MFC不知道多少条街,VCL虽然是基于Pascal实现的,然后C++Builder又在上面套了一层C++的壳,但是对于使用C++的人来说,已经非常好用了。记得当时(2002年

python设计一个circle_分别设计点Point和圆Circle,点有两个私有数据纵坐标和横坐标;圆有也两个...

题目相对简单: package naizi; public class Circle { //私有成员及构造方法 private Point center; private int r; Circle(int rr,Point Cc){ this.r=rr; this.center=Cc; } public void showInfo(){ //打印信息 ...

第一节 缓存概念及分类

一、什么是数据库缓存 我们知道常见的数据库,比如oracle、mysql等,数据是存放在磁盘。虽然在数据库层也做了对应的缓存,但这种数据库层次的缓存一般针对的是查询内容,而且粒度也太小,一般只有表数据没有...

图像编码的小白问题sps ,pps ,nalu ,frame ,silce ect....

H.264NAL、Slice与frame意思及相互关系 NAL nal_unit_type的1(非IDR图像的编码条带)、2(编码条带数据分割块A)、3(编码条带数据分割块B)、4(编码条带数据分割块C)、5(IDR图像的编码条带)种类型 ...

delphi自定义大体描述

delphi,自定义的大体描述. 刚刚接触的Delphi的朋友,可能最感兴趣的就是它丰富、强大的VCL(可视化构件库)。仅仅向窗体上扔几个构件,甚至不用动手写代码,就能很容 易地做出一个有实用价值的程序,真是令人...

视频基础知识汇总

在视频采集工作,视频采集卡是主要设备,它分为专业和家用两个级别。专业级视频采集卡不仅可以进行视频采集,并且还可以实现硬件级的视频压缩和视频编辑。家用级的视频采集卡只能做到视频采集和初步的硬件...

图像编码的小白问题sps ,pps ,nalu ,frame ,silce ect

H.264NAL、Slice与frame意思及相互关系 NAL nal_unit_type的1(非IDR图像的编码条带)、2(编码条带数据分割块A)、3(编码条带数据分割块B)、4(编码条带数据分割块C)、5(IDR图像的编码条带)种类型 ...

实用抽象和接口的区别

抽象和接口又什么好处从这个问题我们可以衍生出两个问题:1.为什么要用抽象?2. 为什么要使用接口?企业单位在面试的时候经常会问到!答案综合考虑以下方面:1:强调不但应该具有什么能力,而且应该具有什么特性...

看完知乎轮子哥的编程之路,只想说,收下的膝盖...

点击上方“Datawhale”,选择“星标”公众号第一时间获取价值内容作者:vczh来源:https://dwz.cn/sWwZoQElvczh,本名陈梓瀚,因知乎的个人信息介绍上写有“...

delphi自定义的大体描述

刚刚接触的Delphi的朋友,可能最感兴趣的就是它丰富、强大的VCL(可视化构件库)。仅仅向窗体上扔几个构件,甚至不用动手写代码,就能很容 易地做出一个有实用价值的程序,真是令人激动。但是,VCL只是Delphi的一小...

delphi数据类型转换

//Char 类型与其编码值的转换: var b: Byte; c: Char; begin b := Ord('A'); {返回: 65} b := Ord(#65); {返回: 65} b := Ord($41); {返回: 65} b := Ord(#$41); {返回: ...

读者盛赞Inside VCL,李维一一作答

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看完知乎轮子哥的编程之路,只想说,收下的膝盖。。。

点击上方“码农突围”,马上关注这里是码农充电第一站,回复“666”,获取一份专属大礼包真爱,请设置“星标”或点个“在看”来源:vczh dwz.cn/sWwZoQEl中学大学实习转正Mi...

的Android进阶之旅------>Android编解码学习笔记

最近因为项目的关系,需要理清媒体的codec,比较搞的是,在豆丁网上看运营商的规范 标准,同一运营商同样的业务在不同文档不同的要求,而且有些要求就看来应当是历史的延续,也就是现在已经很少采

轮子哥:回顾走过的编程之路

作者简介:vczh,本名陈梓瀚,因知乎的个人信息介绍上写有“专业造轮子”,所以江湖人称“轮子哥”。...其实从来没有想过这个问题,所以那个时候的答案自然就是微软的广告(编程好,数学好,态度好)了。09 年大四那

c++实现委托

这一点对C++来说是不幸的,因为面向对象的指针(也叫做”闭包(closure)”或”委托 (delegate)”)在一些语言已经证明了它宝贵的价值。在Delphi (Object Pascal),面向对象的函数指针是Borland可

c++STL库 简介 及 使用说明

该文章讲的很清楚! 作为C++标准不可缺少的一部分,STL应该是渗透在C++程序的角角落落里的。...本教程旨在传播和普及STL的基础知识,若能借此机会为STL的推广做些力所能及的事情,到也是件让人愉快的事情。 

Qt入门之基础篇 ( 一 ) :Qt4及Qt5的下载与安装

导语:  Qt是一个跨平台的C++图形界面应用程序框架。...基本上,Qt同X Window上的Motif,Openwin,GTK等图形界面库以及Windows平台上的MFC、OWL、VCL、ATL是同类型的东西。  本系列教程以Qt5.6为基础展开精讲

delphi class自定义方法虚方法

刚刚接触的Delphi的朋友,可能最感兴趣的就是它丰富、强大的VCL(可视化构件库)。仅仅向窗体上扔几个构件,甚至不用动手写代码,就能很容 易地做出一个有实用价值的程序,真是令人激动。但是,VCL只是Delphi的一小...

天方夜谭VCL: 开门 (转)

天方夜谭VCL: 开门 (转)[@more@] framework/vcl_chong.htm">天方夜谭VCL: 开门虫虫 前言 如果你爱他,让他学VCL,因为那是天堂。如果你恨他,让他学VCL,因为那是地狱。──...

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)。

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Java面试题大全(备战2021)

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