跪求多个rm合并成一个rm的vb代码(100分)在线等!

wzm0011 2004-09-24 04:07:11
跪求多个rm合并成一个rm的vb代码!
多谢了!在线等!
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azhilee 2005-04-16
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azhilee 2005-03-24
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anyufeng 2005-02-19
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GHOSTSEA 2005-02-16
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帮你顶~~~~~~~
andycool 2005-01-30
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各位,不要太累了,到 http://www.yyfc.com/memberinfo.asp?userid=213688 捧下我的场,正好娱乐一下.谢了。
daisy8675 2005-01-30
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合并语音倒试过,rm的没试过,先mark
kellynic 2005-01-29
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xinliangyu 2005-01-26
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要知道rm文件头格式
wushu 2005-01-18
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天锋 2004-10-09
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写一个文件生成 a.rm
a.rm 里的内容是:

b.rm
c.rm
d.rm

播放a.rm 就OK了。
老汉 2004-10-08
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copy a.rm /b b.rm /b c.rm /b

如果在VB中用,SHELL调用即可。
老汉 2004-10-08
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jian简单。

c opy

duo多好。
a_cer 2004-10-04
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是不是每次"跪求"的都是你呀
熊孩子开学喽 2004-09-30
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找RM文件的开发文档吧,知道了文件的定义格式才好下手。
wzm0011 2004-09-29
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谁知道呢?怀疑!!!!
azhilee 2004-09-28
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论坛里没高手吗?
jam021 2004-09-27
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关注,帮你顶!
freedomjim 2004-09-27
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要了解rm的文件头
有保存文件长度
Mpws 2004-09-27
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BlueBeer 2004-09-26
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得了解rm的文件格式,很复杂的
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度类,充发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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