IE编程,如何模拟IE的另存为功能

VC/MFC > 非技术类 [问题点数:0分]
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榜眼 2002年 总版技术专家分年内排行榜第二
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进士 2001年 总版技术专家分年内排行榜第七
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金牌 2002年1月 总版技术专家分月排行榜第一
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银牌 2002年4月 总版技术专家分月排行榜第二
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金牌 2002年3月 总版技术专家分月排行榜第一
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红花 2002年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2002年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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Vb实现 另存为网页的功能,一个小软件.rar

Vb实现 另存为网页的功能,一个小软件,下载网页文件的小工具,类似于IE浏览器的网页另存为功能,可保存网页上的HTML、IMAGES等图像和CSS文件,是由国外网友写的一个小程序,对于理解网络编程有一定的参考帮助作用...

python 浏览器 弹 另存为_Python Selenium:浏览器弹出框处理

alert,confirm and promptfunction myFunctionAlert(){window.alert(''this is an alert, it has a confirm button'')document.getElementById(''action'').value = ''you just clicked confirm button of alert()''...

测试开发笔记

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试: 7 ★软件测试的目的、意义:(怎么做好软件测试) 7 3.软件生命周期: 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型: 8 V模型 9 2.内部测试 10 ...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言...

解决IE浏览器下载文件,文件名乱码问题(浏览器历史介绍)

史前世界:1945~1994年 有一位美国科学家叫Vannevar Bush3在1945年虚构出来了一台名Memex的桌面设备作为Web理念最早期的原型。这个Memex呢,用于在微缩胶卷上创建和标注跨文档链接,并按照这些链接而跳转切换到所...

pythoncom组件ie浏览器_C#通过COM组件操作IE浏览器(四):实用代码总结

document.execCommand()方法处理Html数据时常用语法格式 如下:复制内容到剪贴板代码 :document.execCommand(sCommand[,交互方式, 动态...如果false的话,则不显示对话框(下例中的"false"即表示不显示对话框),动...

在PB中调用IE

在PB中调用IE 先在窗口上拖一个Microsoft Web Browser上来,调整好大小。 通过PB的对象浏览器察看我们可以查到它支持的属性,方法,事件。最主要的用这么几个: 1. Navigate(string url)...

HTML(3):IE浏览器编程 - vcmute的专栏 - CSDNBlog

T我所写的一个程序中有这样一个功能:用户选取了ie浏览器中的一段文字copy到剪贴板,我的程序从剪贴板中取出文字并显示在edit框中,这在中文系统下没有任何问题,而当程序运行在英文日文98下时,ie中的中文字符从剪贴板中...

Flash

Adobe Flash Professional CS6创建数字动画、交互式Web站点、桌面应用程序以及手机应用程序开发提供了功能全面的创作和编辑环境。Flash广泛用于创建吸引人的应用程序,它们包含丰富的视频、声音、图形

打印 弹出另存为的窗口

打印东西的时候,按“打印” 弹出的是“另存为”的窗口 。是默认打印机没设置对,设置成了“Microsoft Office Document Image Writer”,office自己的虚拟打印机。 Office 2003 里的 Document Image Writer 虚拟...

python3+selenium3+IE自动化遇IE11下载弹窗遇阻

在自动化下载中,可以对网页上的"保存"按钮模拟click()触发下载动作,但该"保存“按钮是无法通过另存为下载。此时IE浏览器弹出”要打开或保存来自xxx站点的xxx文件吗?打开(O)保存(S)取消(C)"的弹窗,等待手工交互...

企业IT管理员IE11升级指南【9】—— IE10与IE11的功能对比

企业IT管理员IE11升级指南系列: 【1】—— Internet Explorer 11增强保护模式 (EPM) 介绍 【2】—— Internet Explorer 11 对Adobe Flash的支持 【3】—— IE11 新的GPO设置 【4】—— IE企业模式介绍 ...

IE下载word文件变成zip文件的解决方法

感觉不应该是程序的事情(要是有问题不可能今天才暴漏,肯定是环境变化引起的),又做了各种尝试(将文件用word2007另存后再上传没问题,自己新建的word2007文档上传依旧没问题,将上传文件由2007另存为2003也没问题...

js模拟键盘某个键按下_计算机标准键盘各键及组合键功能大全

下面就分别予以说明 (以win10 OS 、联想台式机键盘等例)。一、键盘分区一般的标准键盘分为功能区、主键盘区、控制键区和数字键区。二、键盘各键功能1.功能键区ESC:取消光标所在行F1:系统默认帮助信息F2:选...

VBA IE对象的操作方法

VBAIE对象的操作方法 (2013-10-27 11:39:29) http://blog.sina.com.cn/s/blog_64173e0c0101bf9o.html 转载▼ 标签: vba ie 标签 对象 图片 it 分类:...

禁止右键,Ctrl+A,Ctrl+C,Ctrl+V来禁止复制内容,IE网页另存可禁止,但对火狐浏览器没有用的...

禁止右键,Ctrl+A,Ctrl+C,Ctrl+V来禁止复制内容,IE网页另存可禁止,但对火狐浏览器没有用的。代码如下:(开发了左键选择,方便阅读)<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"><...

企业IT管理员IE11升级指南【7】—— Win7和Win8.1上的IE11功能对比

企业IT管理员IE11升级指南 系列:  【1】—— Internet Explorer 11增强保护模式 (EPM) 介绍  【2】—— Internet Explorer 11 对Adobe Flash的支持  【3】—— IE11 新的GPO设置  【4】—— IE...

ie浏览器能显示ftp协议的图片_浏览器向服务器请求一张图片,到底发生了什么?...

文章目录动因HTTPWATCH用IE访问服务器端的一张png图片观察数据结论本文说明了http协议传输图片的交互数据的过程和测试方法。动因学习编程,其实不在于编程本身。千万不要满足于会调用现成的函数。很多人都知道,通过...

IE画图技术

在Web 要实现地图,流程图,涂鸦等功能的时候,可以选择VML,SVG,Javaapplet,或者Flash。百度的map 搜索的地图展示就是使用VML 的。...可以将Word文档另存为HTML,其中的文本和图片可以很容易的转换,但

理解并解决IE的内存泄漏方式

Web开发的发展  在过去一些的时候,Web开发人员并没有太多的去关注内存泄露问题。那时的页面间联系大都比较简单,并主要使用不同的连接地址在同一 个站点中导航,这样的设计方式是非常有利于浏览器释放资源的...

恶搞英语大厅的原理(准确来说应该是恶搞IE

恶搞英语大厅的原理(准确来说应该是恶搞IE) 源代码下载地址: http://download.csdn.net/detail/linger2012liu/4033059 由于个人知识有限,若发现不对,敬请指正。 恶搞程序的本意应该不是针对我们学校的英语大厅...

如何在IE页面上显示和编辑流程图

在Web 要实现地图,流程图,涂鸦等功能的时候,可以选择VML,SVG,Javaapplet,或者Flash。百度的map 搜索的地图展示就是使用VML 的。 1、 VML  VML是微软1999年9月附带IE5.0发布的,全称是Vecto

JavaScript 操作IE菜单

每当我们看到别人网页上的打开、打印、前进、另存为、后退、关闭本窗口、禁用右键等实现浏览器命令的链接,而自己苦于不能实现时,是不是感到很遗憾?是不是也想实现?如果能在网页上能实现浏览器的命令,将是...

HTML(3):IE浏览器编程

T我所写的一个程序中有这样一个功能:用户选取了ie浏览器中的一段文字copy到剪贴板,我的程序从剪贴板中取出文字并显示在edit框中,这在中文系统下没有任何问题,而当程序运行在英文日文98下时,ie中的中文字符从剪贴板中...

用WMI远程干掉学生机上的IE,让他们不能上农场

WMI 通过编程和脚本语言日常管理提供了一条连续一致的途径。 下面我来演示一下如何利用脚本通过WMI在上实验课时,远程关掉学生机上的IE,上他们不能上QQ农场和上网。 首先给出一段脚本:username="csk"password=...

C#通过COM组件操作IE浏览器(四):实用代码总结

//执行js方法 IHTMLWindow2 win = oDocument2.parentWindow; win.execScript("functiona();", "JavaScript"); //加入自定义js IHTMLDOMNode domNode...

C# 网络编程之webBrowser乱码问题及解决知识

C#编写webBrowser简单浏览器时总是显示中文乱码”口口口???”困扰我很长时间,可想而知怎样解决编码问题或统一编码问题是非常严重的问题。下面就讲讲我的一些理解及解决方法吧!主要结合实际编写的浏览器并详细...

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

学会在Linux上编译调试C++项目

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

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