初学菜鸟关于键盘响应问题~~100分~~~~

Delphi > VCL组件开发及应用 [问题点数:100分,结帖人CSDN]
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C#基础教程-c#实例教程,适合初学

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。当然仅靠...

学习资料2900篇(4~6)

1451 round 方法 1452 RSS 2.0 Specification 1453 Ruby入门之代码块、迭代子和过程对象 1454 SAS9新体验:在DATA STEP中使用JAVA对象 1455 Saxon - XSLT与XQuery处理器 ...

菜鸟启航:UITextField基本操作(

创建、设置背景、设置文本及文本样式、设置清除按钮和左右视图、关于编辑,设置键盘 ,创建方式   UITextField * tf = [[UITextField alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 100, 200, 200)];  ...

菜鸟教程中的面试题总结

前端开发面试题分类编程技术本文收集总结了一些前端面试题,初学者阅后也要用心钻研其中的原理,重要知识需要系统学习、透彻学习,形成自己的知识链。万不可投机取巧,临时抱佛脚只求面试侥幸混过关是错误的!也是不...

菜鸟学习初级教程-----强烈推荐(看完后成黑客拉) 第

本文转载连接: http://blog.sina.com.cn/s/blog_87a893360100z0ap.html看完的人10个有9个成了黑客看完的人10个有9个成了黑客还有个是BC然而看完的人视力全下降1度黑客的基本技能1、黑客的精神态度是很重要的,...

是单片机高手还是菜鸟?看看你的程序框架就知道了

点击上方“大鱼机器人”,选择“置顶/星标公众号”福利干货,第时间送达!从大学参加电子设计大赛到现在,在单片机学习的道路上也有几年的摸索了,把自己的一些心得体会分享给大家。初学单片机时,...

extjs初学者教程

extjs初学者教程 标签: extjs 2015-05-27 15:35 522人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: ExtJS(32) layout 1.面板  (1)类结构  Ext.Base  Ext.AbstractComponent  Ext.Co

MyEclipse 新手使用教程---图文详解

引言某天在群里看到有小伙伴问MyEclipse/Eclipse的一些使用问题,虽然在我看来,问的问题很简单,但是如果对于刚刚学习的人来说,可能使用就不那么友好了。毕竟我在开始使用MyEclipse/Eclipse 的时候,也是有很多不...

ActionScript菜鸟教程

第1章 揭开ActionScript的神秘面纱ActionScript是Flash内置的编程语言,用它为动画编程,可以实现各种动画特效、对影片的良好控制、...ActionScrip使用英文单词和元件提供了种为Flash影片设置指令的方法。它的存在确

vba 不等于_菜鸟谈VBA最基础入门

VBA的功能实在太强大,可初学的我们,面对那串串尤如外星文的代码,你是不是看得头昏脑胀?想学,是不是却茫然得找不到入口?在这里,我把我自己的学习心得和笔记放出来,和大家一起分享交流,一起学习,共同进步...

php两种按键处理事件

初学PHP,菜鸟一个,记录下学习过程遇到的问题..点击按钮事件处理办法个form表单里两个按钮,个处理form中的action事件,另个则处理另珍上php事件1.事例代码:<html><head><meta ...

菜鸟的Linux上手指南

我以前经常在网上查类似于“在...”这类的问题,当然这类问题都可以较容易的在网上找到解决方案,但是每次解决我都是知其然不知其所以然,所以当下次我碰到类似的问题时,我还是要花一定的时间去查,这让我有种挫...

单片机 架构 程序 经验总结_是单片机高手还是菜鸟?看看你的程序框架就知道了...

原标题:是单片机高手还是菜鸟?看看你的程序框架就知道了 从大学参加电子设计大赛到现在,在单片机学习的道路上也有几年的摸索了,把自己的一些心得体会分享给大家。初学单片机时,往往都会纠结于其各个模块功能的...

spss数据_菜鸟怎么学习SPSS,晋升数据分析大牛

这款软件也是工作中经常会用到的,从零基础开始学习,现在能够熟练地应用也是通过自己不断地学习,也推荐款我学习过的个课程,包括基础课程、进阶课程以及配图资料。资料内容包括视频课、教材、课件、讲义等多种...

菜鸟的VC6神迹外挂的DIY之路

本文转自:http://www.cppblog.com/niewenlong/archive/2007/07/20/28446.aspx ()外挂一般都能在游戏的界面中按个热键(比如F12,HOME等),就可以呼出外挂的窗口,然后在里面进行外挂的功能设置,这个外挂的...

菜鸟与 cef 的邂逅之旅(四):Soui 离屏渲染封装 Cef3 细节分析

、引言最近因为项目组涉及到了 Cef3 的任务,临时来学习,经过了两个周的时间,加上各位大神和 Demo 的帮助,已经有了点点感悟,希望在自己尚未遗忘之际,详细的记录下来,以飨各位同样在 Cef3 初学之际迷惘的人...

SSH框架用法,及作用(在菜鸟使用半年之后归纳的总结)

SSH框架从接触以来改变了我对代码的编写方式,从最初开始学习到勉强掌握可以说得到不少心得,以下内容出自java初学者对SSH的理解,如有不对的地方还请谅解,希望可以提出来与我交流,谢谢!SSH顾名思义,struts2,...

从零开始学习菜鸟晋级黑客之黑客之“名词介绍”

1.肉鸡,或者留了后门,可以被我们远程操控的机器,现在许多人把有WEBSHELL权限的机器也叫肉鸡。  2、木马:特洛伊木马,大家在...木马还不同的作用,有盗号专用的木马,有远程控制专用的木马,下面介绍点:盗号

单片机C语言学习(菜鸟入门)

) 相信很多爱好电子的朋友,对单片机这个词应该都不会陌生了吧。不过有些朋友可能只听说他叫单片机,他的全称是什么也许并不太清楚,更不用说他的英文全称和简称了。单片机是块在集成电路芯片上集成了台...

初学者之***术语基础

初学者之***术语基础 希望对大家有帮助 1.肉鸡:所谓“肉鸡”是种很形象的比喻,比喻那些可以随意被我们控制的电脑,对方可以是WINDOWS系统,也可以是UNIX/LINUX系统,可以是普通的个人电脑,也可以是大型的...

【转】菜鸟的VC6神迹外挂的DIY之路

本文转载自:http://www.cppblog.com/niewenlong/archive/2007/07/20/28446.aspx()外挂一般都能在游戏的界面中按个热键(比如F12,HOME等),就可以呼出外挂的窗口,然后在里面进行外挂的功能设置,这个外挂的...

关于嵌入式系统的学习路线图

三部分依次为:关于企业计算方向;二、关于嵌入式系统方向;三、关于游戏软件方向。 嵌入式系统方向 嵌入式系统无疑是当前最热门最有发展前途的IT应用领域之。嵌入式系统用在一些特定专用设备上,...

Java初学者宝典

网络安全 设计在线 程序开发 专题教程 软件下载 论坛重点推荐:十四种Java开发工具点评 在计算机开发语言的历史中,从来没有哪种语言象Java那样受到如此众多厂商的支持,有如此多的开发工具,Java菜鸟们如初入...

关于硬盘的一切!

关于硬盘的一切!(结构-发展-参数-维护-修复):目录如下 二:浅谈硬盘发展史 三:硬盘“空间”与“文件大小”秘密 四:新手学堂之看图识硬盘 五:跳出硬盘认识误区/ 硬盘修复之低级格式化 /深入了解硬盘参数 六:...

《那些年啊,那些事——个程序员的奋斗史》二

11  “你这算法效率太低了,怎么能直接用除法呢?你要用查表的方式!”段伏枥写完计算器没多久,同事老柳突然跑过来说要帮忙看看代码。    “查表?...段伏枥作为初学者,隐约觉得使用查表的方式似

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

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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