C++Builder的基本功能 我们用高级语言写程序，我们很得意，因为高级语言比较接近人类的语言，使我们用起来得心应手，所以我们当然得意。但我们更得意的一定是让程序代码赶快变成可执行文件。 无论是在写代码的...

文章目录C++设计模式——建造者模式(Builder Pattern)目录定义代码示例总结建造者模式与抽象工厂模式的比较优缺点适用场景参考资料 定义 The intent of the Builder design pattern is to separate the ...

 C++Builder完全兼容标准C++，标准C++是一个大而广泛的类和函数的集合，这个标准由国际标准化组织(ISO)与美国国家标准委员会(ANSI)共同指定。此标准具有广泛的权威性，一般的开发工具都完全支持它。C++Builder包含...

想象一下，一个程序需要多人共同完成开发，怎么个共同法？这时我们就要考虑把程 序分为好几个模块，团队每一个成员开发一个模块。问题来了：如何将模块组合并成一个完整系统？还有，我们开发的软件需要不断升级，如 ...

除了正式的路线图幻灯片之外，我们还希望通过这篇额外的博客文章提供更多详细信息，信息和见解。您可能会发现打开幻灯片供参考，同时阅读我们在此处提供的扩展信息很有用。 在我们的路线图中，您可以找到我们为2021...

顶尖专家强强联合， CLL治疗的回顾、探讨和展望。在过去的20年里，慢性淋巴细胞性白血病(CLL)的治疗取得了巨大的进展，但由于CLL的异质性较强，诊断初期的基因异常，初步治疗后的微小残留病变(MRD)水平，都与患者...

前语：不要为了读文章而读文章，一定要带着...作者：疯狂的蚂蚁 来源：https://0x9.me/Nc1FQ--------------------------先来发一个我厂的招聘信息，感兴趣的同学欢迎来私聊哦，base：成都。---------------------...

C++ Builder开发AutoCAD应用程序的方法

人生苦短，我选Python绝对路径和相对路径在介绍文件操作之前，我们先介绍两个概念，绝对路径和相对路径。先百度下看下百度的解释：绝对路径：是指目录下的绝对位置，直接到达目标位置，通常是从盘符开始的路径。完整...

（中行雷威2018.3.8）（同一个世界，同一个梦想，交流学习C++Builder XE10，传承c++builder的魅力！欢迎各地朋友加入我的QQ群484979943,进群密码“BCB”，同时也请将该群号广为宣传，希望能够广集各方高手，共同进步...

今天我们继续来学习C语言的入门知识点，第一课：C/C++编程笔记：C语言入门知识点（二），请收藏C语言最全笔记！11. 作用域规则任何一种编程中，作用域是程序中定义的变量所存在的区域，超过该区域变量就不能被访问。...

曾经有一个人跟我说过，一个合格的软件开发人员，必须至少满足以下三点： 1.熟练的一门以上开发语言。 2.熟知软件工程相关的知识。 3.熟练一个软件开发平台。 第一条是我们一般讨论最多的，这里就不做更多说明了。第...

窗体　1)问：Windows的编程就是在窗体的基础上实现的， C++Builder是怎样处理窗体的呢？ 　答：窗体的一部分功能通过窗体的属性来实现，窗体的属性非常多，这里只对其中比较重要的属性进行介绍。 　1．...

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（我只谈串口部分），相信不少的人都知道在VB中有一个控件MSComm（图标是一个小黄电话），它可以帮你完成普通的串口传输功能（比如字符串什么的，但有的却实现起来比较烦琐），在BCB中要用VB的控件，我想很多人都...

Builder模式

还是用另一种方法来重新演译我的思维吧，最近有些忙，那几篇没有写完的文章，我也会尽快写完的，至于《深入QR》，我想我一定会用另一种手法来写，让你一看就会把QR这个娇女的所有衣服都脱光，不整理到这个地步，我是...

Builder的定义就是：将一个fu

前言集成开发环境（IDE）编译器工作原理学习指南入门书籍进阶书籍教程标准构建程序解释第一个C++程序——“hello world”编译C++基础语法输入与输出C++风格C风格变量全局变量局部变量常量注释C++关键字、保留字C++...

只要属性Position的值发生改变，那么无论这个值是用户操作滚动条引起的还是通过程序修改的，都会产生OnChange事件。而OnScorll事件只有在用户操作滚动条时才发生。当用户操作滚动条时，首先发生OnScorll事件，然后...

※ C++ Builder开发AutoCAD应用程序的方法 周永军（水利部山西水利水电勘测设计研究院 030024） 【摘要】进行AutoCAD二次开发的程序设计方法为数众多，本文着重介绍用C++ Builder方法开发AutoCAD应用程序的一种通用...

设计模式之间的关系设计模式分类创建型模式（5种）处理对象创建，试图根据实际情况使用合适的方式创建对象。将系统使用的具体类封装。隐藏具体类实例创建和组合方式。包含：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、...

4.列表类组件　31)问：当我需要使用多个选项的时候，使用单选按钮或复选框来进行选择不是很恰当，因为在窗体上放置大量的按钮既不利于布局的美观，又会消耗大量的系统资源，C++Builder有什么解决办法吗？　答：可以...

锂离子电池内部的反应过程主要由电子传递、Li+在电解液内扩散、Li+在电极表面发生电荷交换，Li+在正负极活性物质内部扩散等过程构成，不同过程对于电流和电压变化的响应速度不同，我们称之为弛豫时间。电子传递和Li+...

【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）。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见的30种数学模型，比较详细，非常适合搞数学建模的学生使用