VB入门要多长工时间,我没学过VB,C基础较好(在线等)

junmayang 2003-12-19 02:05:39
如题
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yunxiaoxiao 2003-12-20
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简单知道工具的用法容易,不过能系统的应用到自己制作的程序上还要花一番工夫的~~
nkcrg 2003-12-20
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分块学

求能人推荐好书
ken 2003-12-19
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不要以为vb简单
想真正学会也是不简单的
ehais 2003-12-19
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不过花了超过300元来购买关于VB书籍!边做边学,可这竟然也可以!
ehais 2003-12-19
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一个复杂的地籍管理系统用ACESS与VB ,从没有接触过VB(只是仅仅懂点编程概念之前仅仅是学过PASCAL,谭浩强主编的《C语言程序设计》的一半,清华大学出版的《IBM PC汇编语言程序设计》30页)到完成(全是独自完成)一个月,包括画图功能!
现在觉得VB好像是堆积木用别人的东西来完成自己的工作!决定转向C++
jpinglee 2003-12-19
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找本例子的书看看,几天就搞定了
whmroseman 2003-12-19
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很快的,但楼主为啥要学VB?
taosihai1only 2003-12-19
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up
liyufeng1983 2003-12-19
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vb基于事件驱动,很容易学的,入门一个月足够了。但无论是什么语言,精通得不小的努力
笑对最好 2003-12-19
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一个星期
littleantty 2003-12-19
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找个小型系统的源代码,看看别人写的东西,再自己动手写写,很快的
逍遥鹰王 2003-12-19
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一个星期。

VB只不过语法和IDE环境;函数和C不一样,编程思想天下编程语言都一样!只要你得C有水平,会解决问题,VB很容易就上手。不过成为高手可是要长久磨练,并且肯钻研,100个用VB的,能找出5个高手来不错了。
felix 2003-12-19
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入门很快,一个月,C对VB没帮助
muchtrouble2003 2003-12-19
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任何语言只是入门时门槛高低不一样,进来后要想学到精通,随心所欲,还是要很久的,只要你坚持,就一定能学精,但不要急于求成
脆皮大雪糕 2003-12-19
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有基础就很方便了,当年我是有basic基础,从安装vb到写出第一个稍微复杂的程序用了3天
lirh 2003-12-19
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我用了一个星期,而且有人指点,加油
神秘代码 2003-12-19
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找个例子或项目做.
我也是在开始做VB.
1ssp 2003-12-19
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一个星期足够
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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