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急,在线等待,路径问题
cxyPioneer
2004-06-22 09:07:02
现在要用到许多图片,要用相对路径怎么办啊???
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急,在线等待,路径问题
现在要用到许多图片,要用相对路径怎么办啊???
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lxcc
2004-06-23
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应用程序也可以用
../回到上一级文件夹
例如说:在工程文件夹下有pic文件夹,内有图片1.jpg,程序为在工程文件夹下的bin/debug下,那么路径可以这样:
string strPath=@"..\..\pic\1.jpg";
cxyPioneer
2004-06-22
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是不是打包的时候把bin文件夹添加进去
native007
2004-06-22
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记住:开发时当前路径是你的bin\debug(或realse),setup分发后就是你的安装目录。
你可以在debug下建“pics”目录。
FileStream fs= new FileStream("pics\\111.gif")
......
marvelstack
2004-06-22
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Environment.CurrentDirectory
获取应用程序的当前工作目录。
System.IO.Directory.GetCurrentDirectory()
AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory
Application.StartupPath
Application.ExecutablePath
获取和设置当前目录(即该进程从中启动的目录)的完全限定路径。
cxyPioneer
2004-06-22
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是应用程序,上述方法好像不可用
lxcc
2004-06-22
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./
../
../../
Server.Mappath("./")
native007
2004-06-22
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打包时,你不是要指定安装目录吗?你的可执行码就在该目录下。
在安装过程中再在该目录下建个pics目录。这样你得程序就不会错了。
xiaoyan21
2004-06-22
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有这种事?
图的关键
路径
(含多支交叉
路径
分离输出)
图的关键
路径
一般是在求从一个顶点到另一个顶点的最长
路径
,这个是建立在图的拓扑序列(传送门)之上进行的。所谓的关键
路径
,就是同时从一个顶点出发,无论其他
路径
走的怎么样,最后都得
等待
关键
路径
走完,才能到达最后的顶点。也就整个图的所有顶点访问完所需要的时间只由关键
路径
决定,这也是它为什么叫关键
路径
的原因。
修改Office 2016安装
路径
的方法
可能大家在安装Office 2016时遇到过这样一个
问题
,就是程序会自动安装到C盘,但是又不想让它自动安装到C盘,那就需要去改变它的安装
路径
,所以
问题
就来了:你或许会问我怎样才能改变它的安装
路径
呢?接下来我们一起来安装它: 一、修改安装
路径
: 找到安装包之后先不要
急
着安装,或者已经安装在C盘又想改变安装
路径
的,那就去卸载它! 1、备份注册表文件: 使用组合键Windows+R打开运行,...
【无人机三维
路径
规划】基于Dstar、B样条曲线实现复杂城市地型无人机
路径
规划附Matlab代码
无人机在城市环境中的应用日益广泛,例如物流配送、空中巡检、灾害救援等。然而,城市环境复杂多变,建筑物林立,道路拥挤,给无人机
路径
规划带来了巨大的挑战。传统的二维
路径
规划算法难以应对城市环境中复杂的三维地形,无法有效地规划出安全、高效的
路径
。本文提出了一种基于D算法和B样条曲线的三维
路径
规划方法,能够有效地解决复杂城市地型无人机
路径
规划
问题
。该方法首先利用D算法在三维环境中搜索出最优
路径
,然后利用B样条曲线对
路径
进行平滑处理,生成一条安全、平滑、高效的无人机飞行
路径
。D。
【
路径
优化】基于改进的RRT算法的全局
路径
规划附Matlab代码
摘要: 全局
路径
规划是机器人自主导航的关键技术之一,旨在寻找从起始点到目标点的最优或次优可行
路径
。传统的RRT (Rapidly-exploring Random Tree) 算法因其简单性和概率完备性而被广泛应用,但在复杂环境中存在收敛速度慢、
路径
质量不高等
问题
。本文对RRT算法进行了深入分析,并提出一种改进的RRT算法,该算法结合了启发式搜索、平滑优化以及
路径
修剪等策略,旨在提升
路径
规划的效率和质量。
【无人机】四旋翼飞行器目标分配、全局
路径
规划和局部
路径
规划附Matlab代码
无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV),特别是四旋翼飞行器,凭借其垂直起降、灵活机动、成本效益高等优势,在物流配送、环境监测、灾害救援、农业植保等诸多领域得到了广泛应用。然而,要充分发挥四旋翼飞行器的潜力,使其能够高效、安全地完成复杂任务,就必须解决目标分配、全局
路径
规划和局部
路径
规划这三个关键
问题
。本文将深入探讨这三个
问题
,分析其重要性、常用算法及挑战,并展望未来的发展趋势。一、目标分配:任务高效执行的前提。
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