一款用于Delphi5, Delphi6, Delphi7, Delphi2005, Delphi2006，BCB让自己写的程序具备自动升级功能的组件，Advanced AutoUpgrader组件用于使软件具有自动升级功能，

1.weboffice是什么？ weboffice是处理办公软件OFFICE，wps文档的一款由点聚软件开发的一款插件,可以应用VS开发环境运行，主要可以处理word,excel,ppt等文档。 2.如何使用weboffice 2.1.使用前提：安装完整版的...

转载自 http://gamebot.uueasy.com/read-htm-tid-215-page-1.html 其实网页外挂所用的技术很简单，只不过这是一个技术上的禁区，极少有书籍和资料介绍而已。在继续往下看之前，你至少需要了解：1.http协议的基本...

众所周知，前端打印的API只有window.print()，而我们要实现自动打印和批量打印，甚至连获取本地电脑的打印机有哪些都无法获取到。难道，前端对此真的无能为力吗？答案是 否定 ！ Lodop 由此诞生，有人说她是Web打印...

项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码开发平台，开源界“小普元”超越传统商业企业开发平台！采用前后端分离架构：SpringBoot 2.x，Ant Design&Vue，Mybatis-Plus，Shiro，JWT。...

Aliceui是支付宝的样式解决方案，是一套精选的基于 spm 生态圈的样式模块集合，是 Arale 的子集，也是一套模块化的样式命名和组织规范，是写 CSS 的更好方式。 gitHub地址：...

下面是win7安装ie11的先决条件： 确保没有任何更新正在进行或系统挂起的重新启动 如果任何更新安装过程中或者重新启动系统被挂起，则 Internet Explorer 11 无法自动安装先决条件更新。若要检查是否有正在进行...

距离 D2Admin 正式和大家见面(开源)，已经过去一个多月了。 现在想想这一个月真是很忙碌，几乎所有的业余时间都用在了开源项目上，公司没事的时候在写，晚上回家每天都要写到一点左右，回家火车上都在忙着改代码...

2016年最火的前端框架当属Vue.js了，很多使用过vue的程序员这样评价它，“vue.js兼具angular.js和react.js的优点，并剔除了它们的缺点”。授予了这么高的评价的vue.js，也是开源世界华人的骄傲，因为它的作者是位...

AutoUpgrader简单教程（写给初学者） 1.放置一个TauAutoUpgrader在窗体上 2.双击auAutoUpgrader1，在弹出的对话框中设定一些要件： 首先选择按日期还是按版本号检查更新并填好日期或版本号（该日期或版本号也可以...

开始创建Silverlight的组件Silverlight在嵌入式领域发挥的作用绝对不仅仅只有增加Web的用户体验而已。很多嵌入式设备需要丰富多彩的用户交互界面，比如ATM、自动售货机、自助查询终端、老虎机（喔）……Windows ...

注册、反注册dll文件，regsvr32命令详解 这里有很多Regsvr32命令,看了后就明白了Regsvr32命令修复系统故障实例使用过activex的人都知道，activex不注册是不能够被系统识别和使用的，一般安装程序都会自动地把它所...

Appium 是一个移动端自动化测试开源工具，支持iOS 和Android 平台，支持Python、Java 等语言，即同一套Java 或Python 脚本可以同时运行在iOS 和Android平台，Appium 是一个C/S 架构，核心是一个 Web 服务器，它提供...

2016年最火的前端框架当属Vue.js了，很多使用过vue的程序员这样评价它，“vue.js兼具angular.js和react.js的优点，并剔除了它们的缺点”。授予了这么高的评价的vue.js，也是开源世界华人的骄傲，因为它的作者是位...

组件（component）技术是各种软件重用方法中最重要的一种方法，也是分布式计算和Web服务的基础。网络应用中的软件组件，又被称为中间件（middleware）。组件技术的应用现在已经十分广泛，从Windows编程中使用的各种...

1、HTTP协议对长连接的支持以及各浏览器的支持情况 http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/7100222 2、WEB客户端与服务端信息交互的几种方式 1）、Flash XMLSocket ...a）、客户端必须安装 Flash 播

RDIFramework.NET ━ .NET快速信息化系统开发框架钜献V2.9 版本震撼发布 全新体验、全新感觉、2015钜献!继上个版本“RDIFramework.NET V2.8版本发布”5个多月的时间，V2.9版本面世了，感谢各位的支持。...

破解本地自慰会员(免费使用会员皮肤)精简多余文件和插件剔除谷歌浏览器内核（9.0.x版本）禁止后台下载强制升级文件禁止云端推送下载首创彻底去首页标签内容默认隐藏右侧栏(进入设置中心需要先最大化窗口才能进入，...

Delphi : 自动升级组件AutoUpgrader简单教程(初学者) AutoUpgrader简单教程（写给初学者） 1.放置一个TauAutoUpgrader在窗体上 2.双击auAutoUpgrader1，在弹出的对话框中设定一些要件： 首先选择按日期还是按...

用IE内核浏览器的朋友，也许不经意间会碰到这样滴问题：打开某个网页时，浏览器“嘣”跳出一个提示框“Internet Explorer无法打开Internet 站点...已终止操作”。而大多数情况下该页面甚至很可能看起来已经载入完毕...

一般的Web应用对于浏览器插件能不使用的建议尽量不使用，因为其涉及到安全问题以及影响用户安装（或自动下载注册安装）体验问题。在有特殊需求（如涉及数据安全的金融业务数据交互、需插件才能实现的与本地设备...

之后IE11浏览器虽然能使用，却无法安装有关的Windows更新（因此无法安装中文语言包）也无法通过控制面板里"添加或删除windows组件"和"查看所有更新"两个功能来删除IE11。 后来尝试重新安装IE11，安装程序又提示...

项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码开发平台，开源界“小普元”超越传统商业企业开发平台！采用前后端分离架构：SpringBoot 2.x，Ant Design&Vue，Mybatis-Plus，Shiro，JWT。...

项目中使用的iviewUI的版本是2.7.3，在...2、iview组件的事件@on-change=fn,fn后面没有‘(参数)’；3、router-view不能放到tabs里面，组件会渲染两次，要把它单独拿出来4、FormItem里面input或者select不能用:model动

本课程是一个系列基础教程，目标是带领读者上手实战，课程以新版本 Angular 的 3 个核心概念作为主线：组件、路由、模块，加上业务开发过程中必须用到的特性：工具、指令、表单、RxJS、i18n、测试，一共分为 9 部分...

意思就是说，当医保患者持医保卡到患者指定的医保定点医院，从门诊挂号、看病到取药等环节所产生的所有医疗费用（挂号费，医事服务费，诊疗费），都是实时进行结算和医保报销的，即缴费时会自动把患者该报销的部分从...

今天心情不好，不想写程序，但上班也不能闲着，想起服务器有一段时间没升级了，于是远程登录到服务器，打开硬件防火墙，开启Microsoft Update进行升级。 好几台服务器升级都很顺利，但是其中有一台在升级的时候出现...

继上个版本“RDIFramework.NET V2.9版本”的推出，受到了重多客户的认可与选择，V2.9版本是非常成功与稳定的版本，感谢大家的认可与长期以来的关注与支持。V3.0版本在V2.9版本的基础上做了重大更新，如：新增了...

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

【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）。