With DTPicker1
.Format = dtpCustom
.Value = Now
.CustomFormat = "yyyy-MM-dd hh:mm:ss"
end with
当下拉选择时，怎样让hh:mm:ss部分也能用鼠标操作？
-
等级
本版专家分：58结帖率 100% -
条件：
With DTPicker1
.Format = dtpCustom
.Value = Now
.CustomFormat = "yyyy-MM-dd hh:mm:ss"
end with
当下拉选择时，怎样让hh:mm:ss部分也能用鼠标操作？展开阅读全文
-
等级
本版专家分：50592勋章
-
-
红花
2005年1月 VB大版内专家分月排行榜第一
2004年12月 VB大版内专家分月排行榜第一
2004年11月 VB大版内专家分月排行榜第一
2004年10月 VB大版内专家分月排行榜第一
-
-
黄花
2005年3月 VB大版内专家分月排行榜第二
2005年2月 VB大版内专家分月排行榜第二
-
-
不能.
-
等级
本版专家分：58
-
等待补单？我都是SP6了
-
等级
本版专家分：720 -
好像不能
- 玩转 VB 中 DTpicker 日期控件
引言 DateTimePicker控件使您可以提供格式化的日期字段...VB默认的控件栏中是没有DTpicker日期控件的，添加过程：工程——部件——“MicrosoftWindows Common Controls-2.6.0”——应用——确定 【2】两种操作模...
- VB DTPicker日期选择控件
大家好，本节课程一起来学习ActiveX控件之DTPicker日期选择控件。 如何添加DTPicker控件？ 1，在“工程”→“部件”选项卡中，找到Microsoft Windows Common Controls-2 6.0(SP6)，并勾选前方复选框，单击应用和确定...
- mui中dtpicker组件--弹出日期选择器(移动端滑动日历)
转自：http://www.menvscode.com/detail/5aab64de539bcc7803385bc9dtpicker组件适用于弹出日期选择器，使用dtpicker组件必须要引入 mui.min.js、mui.min.css、mui.picker.min.css、mui.picker.min.js。【1】1. 通过...
- VB中DTpicker日期控件的用法
DTpicker是一个vb中的一个时间选择控件，方便好用。 添加方法：工程——部件——控件——Microsoft Windows Common Controls-2 6.0 可以通过Format属性设置日期格式，以便与数据库等保持一致 若选择...
- 关于mui 时间插件 dtpicker 与下拉刷新冲突问题
关于mui 时间插件 dtpicker 与下拉刷新冲突问题 mui 的部分写法会导致插件与插件之间产生冲突，小猿最近发现很多这样的问题，其中一个是mui 的时间插件与下拉刷新冲突。话不多说，先看时间插件常见的初始方法： var ...
- VB 中DTpicker日期控件的运用
VB默认的控件栏中是没有DTpicker日期控件的，添加过程：工具——部件——控件——“Microsoft Windows Common Controls-2.6.0”——应用——确定 2、如何与数据库中的日期格式相符合 DTPicker1.Format = ...
- VB6.0中，DTPicker日期、时间控件不允许为空时，采用文本框与日期、时间控件相互替换赋值（解决方案）...
VB6.0中，日期、时间控件不允许为空时，采用文本框与日期、时间控件相互替换赋值，或许是一个不错的选择。 实现效果如下图： 文本框txtStopTime1 时间框DTStopTime1（DTPicker控件）右键-属性-选择格式3-...
- uni-app组件开发----多粒度时间选择器组件
###WXRUI体验二维码 ... 下载 DatePicker 多时间粒度选择器...可进行多时间粒度选择的时间选择器，组件名：rattenking-dtpicker，代码块： ruiDatePicker。 使用方式： 在 script 中引用组件 import ruiDatePicker f...
- mui 普通选择器(picker)和时间选择器(dtpicker)的使用和封装
小白初次接触mui框架，因为 官方文档 简单且描述不全，因此在做选择器的时候是一步一个坑。现在贴一个完整的demo，方便以后查看。 html页面 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta ...
- vb工程打开的时候提示 不能加载'...\...\MSCOMCTL.OCX'继续加载工程吗?
新建一个VB工程，然后按CTRL+T，选中 “Microsoft Windows Common Controls 6.0” 然后确定。再保存该工程。此后，用记事本打开 新的这个VBP文件，找到有关MSCOMCTL.OCX的那行， COPY到你原来的VBP里就...
- 学生优化（二）-----DTpicker控件的使用
有点麻烦，经过小伙伴的提醒发现可以更换为DTpicker的日期控件。 步骤 1.首先添加控件 添加过程：工具——部件——控件——“Microsoft Windows Common Controls-2.6.0”——应用——确定 .运行时的状态 2.属性...
- Html5+Mui前端框架,开发记录（四）：下拉菜单绑定数据、搜索、时间控件
1.下拉菜单绑定数据，选择后回传值 1）html: 1 <div class="mui-input-row"> 2 <label>xxx：</label> 3 <input id='zxyy' type="text" class="mui-input-clear mui-input" placeholder="请...
- DTPicker 属性简解
在弄我那磨人的「机房收费系统」时，再次接触到了 DTPicker 控件，上次放过了他，这次可不能放过了！ 干货 作用 DateTimePicker（DTPicker） 控件使您可以提供格式化的日期字段，使得进行日期选择很容易。另外...
- MUI组件四：选择器、滚动条、单选框、区域滚动和轮播组件
mui框架扩展了pipcker组件,可用于弹出选择器,在各平台上都有统一表现.poppicker和dtpicker是对picker的具体实现。*poppicker组件依赖mui.picker.js/.css mui.poppicker.js/.css请务必在mui.js/css后中引用,也可...
- 微信小程序----开发rui-dtpicker多粒度日期组件
使用 到 GitHub 下载 WX-RUI 的代码，将 component 目录拷贝到自己的项目中。然后按照如下的方式使用组件，以 dtpicker 为例，其它组件在对应的文档页查看： 1. 添加需要的组件。在页面的 json 中配置（路径根据...
- mui dtPicker使用（设置日期格式）
document.getElementById('completeDate').addEventListener("tap",function(){ var dtpicker = new mui.DtPicker({ type: "date",//设置日历初始视图模...
- Excel日历控件实现下拉选取日期含VB代码实现
以下是Excel2016通过安装控件，实现表格下拉选择日期的一些步骤： 知识准备工作：先了解下如何安装控件，这一部分很重要，excel选择可用宏https://jingyan.baidu.com/article/6181c3e0ad4144152ef1533f.html 如果...
- DTPicker初始值为空怎么设置
在vb中如何设置多个DTPicker的初始值为空，一个设，多个怎么设啊，大神在哪里？
- android 日期区间选择控件_VB与数据库 | 日期区间查询问题如何解?
VB与数据库今天，讲解一下VB与数据库结合开发项目中，日期区间查询问题如何解决。VB与数据库结合开发数据库管理系统，可以使程序运行数据得到持久化保存，而且保证了数据的安全性、一致性和完整性。程序运行图为什么...
- iview日期控件DatePicker设置不可选择的日期、不可选时间点
近期要做一个预约功能，其中预约日期是有范围限制的，预约的时间点也是按后台配置起止时间的，这就需要前端将不需要的日期和时间设置为不可选择。 效果如下： 1、日期按照后台返回，控制能选择的日期。 2、时间的...
- Hbuilder MUI 下拉选择与时间选择器
1、引用 &lt;link rel="stylesheet" href="../css/mui.picker.min.css" /&gt; &lt;script type="text/javascript&.../sc
- DCloud-MUI：文档 UI组件
ylbtech-DCloud-MUI：文档 UI组件 ...折叠面板从二级列表中演化而来，dom结构和二级列表类似，如下： <ul class="mui-table-view"> <li class="mui-table-view-cell mui-col...
- mui dtpicker（日期时间选择器） 公用的方法
input id="calendarText" type="text" data-options="{}" placeholder="请选择时间" readonly="" onclick="onData(this)"> js 代码 function onData(obj){ var id = obj.getAttribute('id'); var op...
- VBA代码控制DTPicker控件的下拉日期表显示
DTPicker1控件的下拉按钮请问怎么写代码可以使得DTPicker控件的下拉日期表显示出来呢?!Private Declare Function SendMessage Lib "user32" Alias "SendMessageA" _(ByVal hWnd As Long, _ByVal wMsg As Long, _...
- vb 窗体内的每一个控件不可用_RSViewSE软件用VBA做报表【3-2】
此时老司机会使用很多种工具用很多种办法驾驭它们，可是王老湿还比较弱，只能用VB，也只会用VB。听说VB有高级的版本，叫http://VB.Net，跟C#、C++一起在VisualStudio软件里面编写，这一听就高大上，有逼格，可惜咱还...
- CVI通过ActiveX使用DTPicker控件获取选择的日期
CVI通过ActiveX使用DTPicker控件获取选择的日期 最近一个项目需要用到选择使用的时间，使用CVI LabView编辑软件。如果不能使用DTPicker，可以先下载安装MSCOMCT2.OCX文件。 方法一：下载运行Microsoft Office ...
- 不能向没有列的datagridview控件添加行_VBA学习笔记62: 窗体与控件综合实例
一、列举想实现的功能：出库日期选择——添加日期控件：DTPicker出库单号码——点击微调项可以递增或递减文本框的号码，和当号码不输入时，不能离开该文本框。在商品代码里按回车或点击右侧的按钮可以打开价格表窗口...
- 个人简历模板
优质简历模板，目前最前全的模板收藏，需要换工作的小伙伴们可以试试
- 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）。