菜鸟问题,怎样用时钟控件做倒计时牌?

lzjever 2003-12-27 09:14:53
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就像97年香港回归时候北京立的那种,有小时,分钟和秒?

给个思路就成
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polarwyp 2003-12-28
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UP
northwolves 2003-12-28
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Dim theday As Date

Private Sub Form_Load()
theday = #1/1/2004#
Timer1.Interval = 1000
Timer1.Enabled = True
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
Text1.Text = "离元旦还有 " & Format(theday - Now, "d天h小时m分s秒")
End Sub
hhjjhjhj 2003-12-28
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Private Sub Form_Load()
Me.Timer1.Enabled = True
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
Me.Text1.Text = "距2004年元旦还有" & Format((DateValue("04-1-1") - Now + 1), "d天hh时mm分ss秒")
End Sub
iiboy 2003-12-28
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Private sub StratTiming_click()
dim xx as long
dim TimingS as integer 'How many seconds
xx=timer+TimingS*1000
while xx>timer
'there write show timing program
doevents
wend
end sub
lzjever 2003-12-27
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各位好像都理解错了啊
上边的都是指定时间的倒计时,

要求是从系统读取当前日期,然后和指定日期来比,这样倒数

比如从现在开始到元旦.其中元旦这个日期是我们指定的

关键是怎样比较两次时间之间的间隔?并且按照一定格式输出
我想应该简单,但是本人很菜,希望高手指教
northwolves 2003-12-27
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Dim PASSTIME As Long
Private Sub Form_Load()
Text1.Text = TimeSerial(5, 0, 0)
Timer1.Interval = 1000
Timer1.Enabled = True
PASSTIME = 0
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
PASSTIME = PASSTIME - 1
Text1.Text = TimeSerial(5, 0, PASSTIME)
End Sub
hhjjhjhj 2003-12-27
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Dim st
Private Sub Form_Load()
Me.Text1.Text = "02:00:00"
st = Time
Me.Timer1.Enabled = True
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
Me.Text1.Text = TimeValue("02:00:00") - (Time - st)
End Sub
注:如果采用Timer1每运行一次减1秒的办法,由于Timer1的运行问题,会使误差分积时累,到最后误差会很大,用每次与系统时间比较算出时差会好一点。
rainstormmaster 2003-12-27
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一个timer控件,一个textbox:
Option Explicit
Dim j As Date
Private Sub Form_Load()
j = #2:00:00 AM#
Me.Timer1.Interval = 1000
Text1.Text = CStr(j)
Timer1.Enabled = True
End Sub

Private Sub Timer1_Timer()
j = DateAdd("s", -1, j)
Text1.Text = CStr(j)
End Sub
LanceJin 2003-12-27
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计时精度要求不高的话,将timer控件的interval设为1000,大约一秒触发一次,显示可以用text或label。在timer事件中修改显示值,label1.caption="2:00:00"
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[草莓(strawberry)] · 训练集:1000 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1000 张 该数据集聚焦食品加工与烘焙场景中草莓的精准识别,为食品质量检测、自动化分拣等环节提供高质量数据支撑,助力食品行业智能化升级。训练集1000张、验证集与测试集均为0张的设计,契合特定场景下对模型高精度学习的需求,确保模型在目标场景中充分提取特征,满足工业级应用对模型泛化能力的严格要求。所有样本标注精准,覆盖草莓整颗、切片、装饰等多种形态,标注规范统一,有效保障模型训练过程中对目标边界与特征的学习准确... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 93 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6742** mAP50-95 | 0.5842 Precision | 0.6763 Recall | 0.7294 train/box_loss | 0.3783 train/cls_loss | 0.2522 val/box_loss | 0.6489 val/cls_loss | 1.2645 【训练过程分析】 93 轮训练后 mAP50 仅 0.6742,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.5842,整体性能需要进一步优化。 【模型性能评估】 Precision 0.6763、Recall 0.7294,召回高于精度,存在一定误检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检...

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