C#里面有没有DOC/VIEW啊?

.NET技术 > C# [问题点数:50分,结帖人CSDN]
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C++和C#编写调用COM组件 转载:http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=1852

摘要:现在COM组件的使用越来越广泛,在各个程序中调用COM组件我想大家都遇到过,这篇文章就是关于COM组件的编写和调用的,主要包含了使用VC6.0编写和调用COM组件,VS2005中使用C#编写和调用COM组件,以及在VC6.0和...

c语言(http://c.biancheng.net/view/1714.html)

目录   1、编程基础 1.1 通俗地理解什么是编程语言 1.2 C语言究竟是一门怎样的语言? ...1.3 C语言是菜鸟和大神的分水岭 ...1.4 英语和数学不好,能学编程吗?...1.9 ASCII编码,将英文存储到计算机...

笔记,后期整理

VM 虚拟各种系统的工具 安装目录 不要放在C盘 需要下载的镜像Windows NT win7 xp server08R2 server12类Nnix centos 6/7/8 ubuntu 14/16/18 kali安装 win7 1g=1024M1M=1024KB1KB=1024bit1bit 是一个字节 一个...

C# WinForm 导出导入Excel/Doc 完整实例教程[使用Aspose.Cells.dll]

[csharp] view plain copy 1.添加引用:    Aspose.Cells.dll(我们就叫工具包吧,可以从网上下载。关于它的操作我在“Aspose.Cells操作说明 中文版 下载 Aspose C# 导出Excel 实例”...

C#操作Word的超详细总结

本文中用C#来操作Word,包括: 创建Word; 插入文字,选择文字,编辑文字的字号、粗细、颜色、下划线等; 设置段落的首行缩进、行距; 设置页面页边距和纸张大小; 设置页眉、页码; 插入图片,设置图片宽高...

2018 iOS 三方库(转载)

原文章:2018 iOS 三方库(仅供方面查看) 用到的组件 1、通过CocoaPods安装 项目名称项目信息 AFNetworking网络请求组件 FMDB本地数据库组件 ...SDWebImage多个缩略图缓存组件 ...MBProgressHUD一款提示框第三方库...

C#文件网页预览

预览 excel、word、txt、图片、pdf、音视频文件 预览URL = HttpContext.Current.Request.Url.Authority + "\\" + Index(filePath});  #region Index页面 /// <summary&...

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web.xml的加载及各节点常用节点的解析

web.xml加载顺序与web.xml常用节点解析 - u010160778的博客  - CSDN博客    listener --> filter --> servlet1、启动WEB项目的时候,应用服务器会"> ... <script src="http://static.blog.csdn.net/scripts/bl

C#中使用MSHTML的高级支持接口(引自http://www.vckbase.com/document/viewdoc.asp?id=1018)

[ 翻译文档 本文适合高级读者 已阅读2837次 ]在C#中使用MSHTML的高级支持接口原著:Nikhil Dabas翻译:Abbey原文出处 Using MSHTML Advanced Hosting Interfaces, CodeProject下载源代码:IDocHostUIHandler(79KB...

特效类控件汇总

转自:... 第一部分 个性化控件(View) ...主要介绍那些不错个性化的View,包括ListView、ActionBar、Menu、ViewPager、Gallery、 GridView、ImageView、ProgressBar、TextView、ScrollView、Time

技术淘宝

C#中的泛型 / 泛型类 / 数组、ArrayList和List三者的区别

C#中数组,ArrayList,List都能够存储一组对象,那么这三者到底什么样的区别呢。 数组  数组在C#中最早出现的。在内存中是连续存储的,所以它的索引速度非常快,而且赋值与修改元素也很简单。 [csharp] view...

C# Revit二次开发基础/核心编程---元素过滤器

C# Revit二次开发基础/核心编程---元素过滤器 二、本节要讲解的知识点  元素Element过滤器的概念和使用 具体内容 Revit API 提供了元素过滤器,用来遍历元素以及元素的ID。这些过滤器为各种不同的应用程序获取...

个人中意的Github C/C++及Android App相关开源项目(★精品收藏★)

From:https://blog.csdn.net/libaineu2004/article/details/90737299?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158407200319725219916187%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130056874…%...

C#/Java 调用WSDL接口及方法

一、C#利用vs里面自带的“添加web引用”功能: 1.首先需要清楚WSDL的引用地址 如:http://www.webxml.com.cn/Webservices/WeatherWebService.asmx 2.在.Net项目中,添加web引用。 3.在弹出页面中,输入URL->...

static_cast揭密

http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=1651 原文链接:What static_cast本文讨论static_cast。 介绍大多程序员在学C++前都学过C,并且习惯于C风格(类型)转换。当写C++(程序)时,时候我们在使用static...

【一些网站的收集】包含机器学习深度学习大牛主页等、 牛人主页(主页很多论文代码)【真的好强大】

数学概念部分 坐标系,四元数等和3D有关的数学:... 三维旋转矩阵:http://wenku.baidu.com/view/cc110f88e53a580216fcfe13.html 旋转矩阵、欧拉角、四元数的比较:http://wenku.baidu

c#中操作word文档-二、比较全的一份示例

最近两天研究了一下如何使用VS2008(C#语言)输出Word文档。以下是几点总结: 1、非常简单。 2、开发及运行环境要求。操作系统为:WindowsXP(安装.net framework2.0)/Vista/Win7;在操作系统必须安装Word2003完全...

Datawhale--组队学习第12期--python爬虫基础学习---task0/task1环境配置和网页请求基础

先修知识:task0(基本类库安装,git,anaconda,文本处理) Task0(前置):需要自己安装有关环境,学习git(b站),下载有关driverChromedriver 作用 驱动浏览器(一个驱动程序,配合浏览器一起使用),满足一些爬虫的...

c# 操作Word总结

Word对象模型 (.Net Perspective)  五大对象 Application :代表Microsoft Word应用程序本身  是Document和Selection的基类。... 当你新建一个Word文档或者打开一个已的Word文档,你将创建一个Docume

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人生如寄,一切都将过去,没有人能在岁月的苍穹划一道不灭的痕迹。不管你是意气风发,还是平淡落寞,都将被搜罗在历史的尘埃中。流云过千山,本就一场梦幻。模型层实体类: public class JsEntities { /// &...

C#复习要点整理.doc

C# 复习要点 1 简述面向对象中的类对象消息关系等概念 P2 2 简述面向对象程序设计建模中的 用例视图逻辑视图并发视图构件视图部署视图的概念 用例视图(CaseView) 需求分析结果可以是BusinessUseCase和Usecase图前者...

渗透之——Metasploit命令及模块

show exploits 列出metasploit框架中的所有渗透攻击模块。 show payloads 列出metasploit框架中的所有攻击载荷。 show auxiliary 列出metasploit框架中的所有辅助攻击载荷。 search name 查找metasploit框架中所有的...

linux内核调试指南

大海的鱼很多,而我们需要的是鱼钩一只 一些前言 作者前言 知识从哪里来 为什么撰写本文档 为什么需要汇编级调试 ***第一部分:基础知识*** 总纲:内核世界的陷阱 源码阅读的陷阱 代码调试的陷阱 原理...

C#学习心得

C# SQL数据库在外地连接解决方法:Form1:private void Form1_Load(object sender, System.EventArgs e){Form2 F2=new Form2();F2.ShowDialog();if(F2.DialogResult==DialogResult.OK){string cnStr="uid="+F2.stru1....

微信小程序之问卷调查

登录界面 login.js // miniprogram/pages/login/login.js Page({ data: { username: null, password: null, currentId:null, }, formLogin: function(e) {//表单提交数据 //判断输入是否为空 ...

C#的三大难点之前传:什么时候应该使用C#

C#的三大难点之一:byte、string与StringBuilder​​C#的三大难点之二:托管与非托管C#的三大难点之三:消息与事件​PS:后两篇等我找到了工作再写(╯‵□′)╯︵┻━┻什么时候应该使用C#?​如果我把题目起成:...

四史答题软件安装包exe

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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)。

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