100分帮忙一个说不清楚的问题(可能是编写dll)

xmjcwo 2004-12-20 02:58:53
现在想要写一个播放器实现播放录音对比声音等功能,要再web里面使用?使用vb script/js脚本控制
我想在vb.net里面实现这个播放器,是不是要做成com插件,如果要实现有界面控制的行不行?要公开一些什么属性跟方法呢,怎么实现?不好意思 说得不是很清楚 不知道哪位兄弟帮忙解答一下 非常感谢!!
...全文
191 10 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
10 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
xmjcwo 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
因为是要在web里面使用 所以应该是要尽量的小,本来media控件跟encorder都已经够大了,如果使用这两个控件进去应该会变得很大吧 不知道还有什么办法?
sunyou 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
用DOT NET制作com组件,需要客户端安装FrameWork,就像用vb做ActiveX组件,客户机要有vb的运行库一样
兔子-顾问 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
有的话就最好用现成的,之前见到过你这样的创意网站,可以给对方留言,然后自动按填写的地址发邮件给对方,发给对方一个连接,对方打开到网站听留言。用的就是media控件。能有现成的就用现成的么。
xmjcwo 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
应该没这么麻烦吧,我要实现的功能不多,关键是如果要做成activex的规范不清楚,另外我已经在程序里面使用了windows mediaplayer9.0 跟encoder的activex控件如果这样不知道会出现什么问题?
haoztao 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
帮你顶!
xmjcwo 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
另外我在vb.net里面如果做成activex 使用的机子上要求要有.net framework吗?
兔子-顾问 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
对。ActiveX控件。
具体功能你自己设计把。找个use-case工具,viso,Rose都行。这个不好一下说清楚。而且,COM的接口方面比较麻烦。建议楼主先用1周时间看COM的书籍,1周做用例分析和设计,剩下的2周写代码。具体如何做我也不清楚了。
xmjcwo 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
能不能说清楚点呢,我已经做成一个winform了怎么把它做成activex,谢谢!在vs.net有这个向导吗?
yichuan1982 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
activex
jxzhang615 2004-12-20
  • 打赏
  • 举报
回复
帮顶!
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在类决策上的稳健性。实验部通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点析特征提取层与类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

16,718

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
VB技术相关讨论,主要为经典vb,即VB6.0
社区管理员
  • VB.NET
  • 水哥阿乐
  • 无·法
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧