162分征求讨论:BCB是不是有点低能!!! 怎么无法替换开始菜单!!!!!!!!!!!

C++ Builder > 基础类 [问题点数:162分,结帖人yeqiufeng]
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蓝花 2001年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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红花 2001年8月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2001年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
BCB6调试问题:无法看某些控件属性值!

在断点通过Watch,Evaluate/Modify窗口看StringGrid1->Cells[0][1]或StringGrid1->ColWidths[0],查看结果显示为: ...试过重建工程,逐步加入UNIT,开始可以看了,但到最后突然就不行了,好像不是某一个UNIT的关系。

Android:极光推送集成注意要点——解决:Get sdk version fail![获取sdk版本失败!]解决方案

SDK集成步骤 导入 SDK 开发包到你自己的应用程序项目 解压缩 jpush-android-release-2.x.y.zip 集成压缩包。复制 libs/jpush-sdk-2.x.y.jar 到工程 libs/ 目录下。复制 libs/(cpu-type)/libjpush2xy.so 到你的...

Python:来不及解释了!快上“蛇”!

本文中我会首先向大家安利python,最后会向大家推荐一下学习路线 妈妈我才3岁 来不及了!快学python! 上面这段对话仿佛有一点夸张,因为,它是我现编的。。。但这不妨碍我向大家安利python! 笔者也算是初学python...

es6 文本内容的查找与替换功能_原来Word的查找替换功能是这么用的!白用了这么多年Word...

——【Ctrl+H】,这个快捷键对应的是Word里的查找替换功能,你一定觉得奇怪,这个功能有什么新鲜的?不就是查找和替换吗?NONONO!它可不仅仅是这么简单哦!想知道它还有什么妙用吗?一起来看看!一、 提取功能我们...

简单!直接!粗暴!三步!批量爬取学习强国页面下的学习视频(.mp4结尾)

帮老同学一个小忙,巩固练习request,selenium,xpath,批量下载.mp4结尾的视频链接,直接上代码和思路。 批量爬取学习强国页面下的学习视频1. 目标网址url2. 明确爬虫目的,分析目标网页,梳理爬虫思路2.1 明确爬虫...

node-pre-gyp ERR! Tried to download(404)

<img alt="image" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5b02d8e23fd46168ffd483b9be2f1bcb.png" /> when I tried to visit https://github.com/sap/node-rfc/releases version 57 is not available. </p> ...

请各位大侠指正错误:BCB6.0修改XML文件;还有如何读取a?谢谢各位!!!

大众点评封ip,还字体加密?我直呼,就这啊!

像旧巷子里的猫,我很自由,但没有归宿 假如csdn有创作激励该多好,那样就可以天天"水"博客了! 哈喽,大家好,上期给大家伙分享了一期微博数据的爬取 Python爬取微博评论数据,竟被反爬封号了!...

A bug that can be used to duplicate any items!

<div><p>My video: https://youtu.be/bCB58sHRXxU or ...bCB58sHRXxU&feature=youtu.be</p><p>该提问来源于开源项目:AppliedEnergistics/Applied-Energistics-2</p></div>

[Please help!] Why are there strange gaps between rows and rows?

<img alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/25655555/67264591-1db79b80-f4de-11e9-9ede-f2d1d100bcb4.png" /> The upper and lower lines did not cover the gap <h2>Expected Behavior <p>...

MatSelectItem throws an error and the same error appears in the demo in fiddle but does not appear ...

f9608672e47645719a06b8553bcb8b5a>:0 </f9608672e47645719a06b8553bcb8b5a></code></pre> <p>So I checked the examples on the demo page and opening the example in Fiddle threw me the same error: ...

学好C++必须做到的50条 绝对经典!

2016年下半年了,程序员对于c++的认识越来越深,很多企业在面试程序员的时候都会说到c++,这就说明c++的时代来临了,所以我们要重视c++。在嵌入式课程中融入c++...不要被vc、bcb、bc、mc、tc等词汇所迷惑——他们都是集

I cannot install pop!_os18.04

<img alt="_20180429163226" src="https://user-images.githubusercontent.com/38831036/39404697-09c5d83e-4bcb-11e8-938b-1a2ac450f2be.jpg" /></p><p>该提问来源于开源项目:pop-os/pop</p></div>

[-] Fail to set config, Please check Flask API !!!

<div><p>app is running ...<img alt="image" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c79a22367775bf0bcb5a6cd0827ff035.png" /></p><p>该提问来源于开源项目:j3ssie/Osmedeus</p></div>

Ive build a test chamber with Beemod and it all became OUT OF CONTROL!!!

<img alt="20191103102056_1" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/bbc70cad0d3bcb4cfe3941d42b338594.png" /> <img alt="20191103102041_1" src="https://img-blog.csdnimg....

Leetcode 1415:长度为n的开心字符串中字典序第k小的字符串(超详细的解法!!!)

= s[i + 1] (字符串的下标从 1 开始)。 比方说,字符串 “abc”,“ac”,“b” 和 “abcbabcbcb” 都是开心字符串,但是 “aa”,“baa” 和 “ababbc” 都不是开心字符串。 给你两个整数 n 和 k...

WLED on a motorcycle! Ideas?

<div><p><img alt="green-motorcycle-underglow" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f740c0c43f5bcb61093705bb23417036.png" /></p> <p>Hello! I want to add 2 or 3 segments of LEDS to my motorcycle...

el-table 行背景颜色_这部剧绝对不能在吃饭的时候看!——少主且慢行

《三生三世枕上书》上周播完了,帝君和他家小白的虐恋大戏大家是不是看得很爽啊ˋ( ° ▽、° ) ~虽然如今九重天上的爱恨情仇告一段落了,但是人间的嬉笑怒骂却从未停止。由周洁琼主演的古装探案剧《大唐女法医》...

bcb quickrep保存为 图片_如何将Excel表格保存为图片?第3种方法你一定想不到,太好用了!...

本文作者:竺兰本文编辑:竺兰大家好,我是懂点 Excel 的小兰,我们一起进步,一起成长~前段时间,秋叶 Excel 发布了一篇有关 Excel 中「照相机」功能的文章,可以将表格转化为无损图片,修改原始数据或格式后,图片...

求高手支招!BCB6做一个登陆注册界面,用到ADO组件。怎么实现提示用户名重复?

AnsiString sql; ADOConnection1->Open(); ADOQuery1->Connection=ADOConnection1; ADOQuery1->Close(); ADOQuery1->SQL->Clear(); sql="insert into userInfo(userName,pwd) values('"+Edit1->Text+"','"+Edit...

"zick-zack" line on perimeter infill!?

<p><img alt="zick zack" src="https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a99b6b0bcb21da4155bfee13f8b6e65.png" /></p> <p>But when this "zick-zack" line is printed my printer <strong>always...

bcb XE7 TJSONObject 和 Baas控件的问题. 全给了!!!

BCB实时曲线问题!

BAT资深大佬给JAVA初学者的忠告!!!

1.把JAVA当成一门新的语言学习(和其他语言没啥关系!...不要被VC、BCB、BC、MC、TC等词汇所迷惑——他们都是集成开发环境,而我们要学的是一门语言;    5.不要放过任何一个看上去很简单的小编程问题——他们往往

开始我新的旅程!!!

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计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

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

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