MSHFGird能否响应行(列)的宽度(高度)的改变事件...........

chengyumao 2004-08-14 12:12:10
如题,发现没有这个事件,难道要定时检测??? 求高人指教!! 一定给分.....
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DragonFly_1976 2004-09-06
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我有现成的原代码,需要的话,加QQ:17437490
jiang8360 2004-09-06
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kinlin 2004-08-16
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直接的事件没有,需要用API捕获鼠标消息
chengyumao 2004-08-15
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.... talent303(风筝):我不是说不能显示,是说如何响应行(列)改变时的事件..........或是类似功能,
taocsdn 2004-08-15
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DragonFly_1976 2004-08-14
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我已经解决到90%了。
我正在解决这个问题,欢迎一起解决,加入msn:cui_hongkai@hotmail.com

tgc99 2004-08-14
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我来顶一下.
羽毛之家 2004-08-14
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楼上是不是误解楼主的意思了啊
talent303 2004-08-14
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'显示MSHFGird表头
Public Sub ShowTitle()
Dim i As Integer

With msgList
.Cols = 22
.TextMatrix(0, 1) = "编号"
.TextMatrix(0, 2) = "姓名"
.TextMatrix(0, 3) = "日期"
.TextMatrix(0, 4) = "本月天数"
.TextMatrix(0, 5) = "公休假天数"
.TextMatrix(0, 6) = "应出勤天数"
.TextMatrix(0, 7) = "出勤"
.TextMatrix(0, 8) = "旷工"
.TextMatrix(0, 9) = "年休"
.TextMatrix(0, 10) = "请假"
.TextMatrix(0, 11) = "迟到"
.TextMatrix(0, 12) = "早退"
.TextMatrix(0, 13) = "忘定卡"
.TextMatrix(0, 14) = "假日加班"
.TextMatrix(0, 15) = "其他加班"
.TextMatrix(0, 16) = "补休天数"
.TextMatrix(0, 17) = "出差天数"
.TextMatrix(0, 18) = "加班费"
.TextMatrix(0, 19) = "扣考核"
.TextMatrix(0, 20) = "其它"
.TextMatrix(0, 21) = "备注"


'固定表头
.FixedRows = 1

'设置各列的对齐方式
For i = 0 To 3
.ColAlignment(i) = 0
Next i

For i = 4 To 19
.ColAlignment(i) = 7
Next i
For i = 20 To 21
.ColAlignment(i) = 0
Next i

'表头项居中
.FillStyle = flexFillRepeat
.Col = 0
.Row = 0
.RowSel = 1
.ColSel = .Cols - 1
.CellAlignment = 4

'设置单元大小
.ColWidth(0) = 300
.ColWidth(1) = 1000
.ColWidth(2) = 1000
.ColWidth(3) = 1000
.ColWidth(4) = 1000
.ColWidth(5) = 1000
.ColWidth(6) = 1000
For i = 7 To 13
.ColWidth(i) = 600
Next i
For i = 14 To 19
.ColWidth(i) = 800
Next i
.ColWidth(20) = 2500
.ColWidth(21) = 2500

.Row = 1

End With
End Sub
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型,用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解(VMD)和支持向量机(SVM),首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进自适应分解,提取具有物理意义的本征模态分量,有效分离噪声与关键故障特征;随后通过时频域特征提取与PCA降维,构建高判别性特征集,并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案,并提供了部分MATLAB代码示例,支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群:具备一定信号处理与机器学习基础,从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生;熟悉MATLAB编程者更佳; 使用场景及目标:①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题;②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护;③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与完整程序(含GUI设计)进实践操作,重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程,同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。

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