- 浏览: 252925 次
文章分类
- 全部博客 (395)
- Tech (0)
- [随笔分类]心情 (95)
- [随笔分类]技术 (112)
- [随笔分类]管理心得 (13)
- [随笔分类]Code SOP (5)
- [随笔分类]望图知意 (11)
- [网站分类]1.首页原创精华.NET区(包含架构设计、设计模式)(对首页文章的要求:原创、高质量、经过认真思考并精心写作) (8)
- [随笔分类]重构代码 (1)
- [随笔分类]童童 (2)
- Program (1)
- [随笔分类]看你知道不知道 (1)
- [网站分类]4.其他技术区 (31)
- [网站分类]3.非技术区(技术之外的文章,但不要涉及任何政治内容) (21)
- [网站分类]9.求职招聘区(个人求职、企业招聘) (0)
- [随笔分类]昨日关注 (15)
- [网站分类]6.读书区(技术书籍阅读心得、书籍推荐) (3)
- [随笔分类]一步一个脚印 (2)
- [网站分类]网站管理区(网站管理方面的疑问、建议、意见, 寻求管理员帮助) (1)
- [网站分类]2..NET新手区(用于发表不合适发表在首页的.NET技术文章,包括小经验、小技巧) (3)
最新评论
昨天晚上基本上实现了通过托拽文件实现自动查看命令行的功能。总结一下遇到的技术问题和解决办法吧。
托拽文件到文本框并在文本框显示文件名的办法:
文本框的AllowDrap=True
Private Sub txtFilePath_DragEnter(ByVal sender As Object, ByVal e As System.Windows.Forms.DragEventArgs) Handles txtFilePath.DragEnter
If e.Data.GetDataPresent(DataFormats.FileDrop) Then
' Assign the file names to a string array, in
' case the user has selected multiple files.
Dim files As String() = CType(e.Data.GetData(DataFormats.FileDrop), String())
Try
' Assign the first image to the 'picture' variable.
Me.txtFilePath.Text = files(0)
Catch ex As Exception
MessageBox.Show(ex.Message)
Return
End Try
End If
End Sub
取得临时文件名:
IO.Path.GetTempFileName
命令行两边加上双引号解决目录带空格问题:
Chr(34) & sExecuteFilePath_ & Chr(34)
读取文件使用编码格式:
Dim fw As New IO.StreamReader(sTempRedirectFilePath_, System.Text.Encoding.Default)
ViewReport = fw.ReadToEnd
不使用这种办法,命令行中的中文提示变成乱码。
总结:
目前使用VB.Net来书写,基本上和以前的编程习惯差不多,从昨天的进展看,以前的经验优势真是很有用。
遇到的问题:
目前没有判断文件是否为可执行文件?
文件是32位还是16位?
文件是否支持命令行?
PS:
.Net应该更仔细的应用和了解,通过熟悉它的架构,对编程提高应该是很大的,比如:System.CodeDom.Compiler.TempFileCollection
应该是一个处理编程中临时文件的类,通常临时文件在程序中有一个生命周期,通过这个类来控制临时文件的产生和销毁,可以很好的保证程序的架构和管理,继续努力吧。
托拽文件到文本框并在文本框显示文件名的办法:
文本框的AllowDrap=True
Private Sub txtFilePath_DragEnter(ByVal sender As Object, ByVal e As System.Windows.Forms.DragEventArgs) Handles txtFilePath.DragEnter
If e.Data.GetDataPresent(DataFormats.FileDrop) Then
' Assign the file names to a string array, in
' case the user has selected multiple files.
Dim files As String() = CType(e.Data.GetData(DataFormats.FileDrop), String())
Try
' Assign the first image to the 'picture' variable.
Me.txtFilePath.Text = files(0)
Catch ex As Exception
MessageBox.Show(ex.Message)
Return
End Try
End If
End Sub
取得临时文件名:
IO.Path.GetTempFileName
命令行两边加上双引号解决目录带空格问题:
Chr(34) & sExecuteFilePath_ & Chr(34)
读取文件使用编码格式:
Dim fw As New IO.StreamReader(sTempRedirectFilePath_, System.Text.Encoding.Default)
ViewReport = fw.ReadToEnd
不使用这种办法,命令行中的中文提示变成乱码。
总结:
目前使用VB.Net来书写,基本上和以前的编程习惯差不多,从昨天的进展看,以前的经验优势真是很有用。
遇到的问题:
目前没有判断文件是否为可执行文件?
文件是32位还是16位?
文件是否支持命令行?
PS:
.Net应该更仔细的应用和了解,通过熟悉它的架构,对编程提高应该是很大的,比如:System.CodeDom.Compiler.TempFileCollection
应该是一个处理编程中临时文件的类,通常临时文件在程序中有一个生命周期,通过这个类来控制临时文件的产生和销毁,可以很好的保证程序的架构和管理,继续努力吧。
发表评论
-
启动NDuiker项目
2005-01-20 17:05 456今天是进驻博客园的第一天,在这里安家真的很不错,十分感谢DuD ... -
NDuiker项目第3天
2005-01-22 22:50 581今天是周六了,原本以为是很轻松的一天,结果只有到了这个时 ... -
NDuiker项目第6天
2005-01-25 16:50 572这几天好忙,也好累呀,这几天是公司项目收尾的阶段,忙的都透不过 ... -
对.Net 类库的一点思索
2005-02-02 09:29 610这些天主要在测试GDI+的 ... -
测试一个网站的想法
2005-02-05 17:07 543由于项目的需要,测试了一下“上海研发公共服务平台” 登录:ht ... -
项目建议书编写总结
2005-02-25 15:46 768昨天完成了项目建议书的编写工作,整个春节期间的工作到今天全部完 ... -
MyIE 增加了RSS功能
2005-02-28 09:54 569今天更新了MyIE,发现MyIE增加了RSS功能,试用了一下, ... -
www.beihua.edu.cn计划摘录
2005-02-28 14:11 778www.beihua.edu.cn工作计划 1:网站后期制作计 ... -
网站调研资料记录
2005-03-01 15:56 626资料整理备忘 1:内外网IP确认 ... -
静静的看书
2005-03-08 17:18 574这几天还是很忙,但是似乎好了很多,因为目前主要是写一个基于Sm ... -
我的Smart Client 的学习笔记
2005-03-09 15:35 1669User Interface Process (UIP) Ap ... -
研发、开发、运营
2005-03-25 12:15 633这些天很忙,网络也不争气,才刚刚好一点。 ... -
当需求变更来临
2005-04-30 14:26 540昨晚已经和老婆安排好5 ... -
重新登录Window2003的域
2005-05-12 09:58 682今天公司要求重新登录Windows2003的域,记录一下,以后 ... -
当不愿意写字得时候
2005-05-16 15:36 700做项目得前期分析得时候,我还是比较喜欢在本子上写写、画画得,通 ... -
远离技术的时候
2005-06-20 11:05 425这一个月一直在忙一个项目,现在项目的可研报告也 ... -
Asp.Net 中使用客户端Activex控件需要注意的事情
2005-08-13 12:57 943案例:Asp.Net +VB制作的Activex控件 操作系统 ... -
Office开发中的测试的与众不同之处
2005-08-22 14:29 696今天修改了一下自己以 ... -
大家确实都很忙
2005-08-27 08:20 730先谈几个技术问题: 1 ... -
CallByName的一些缺陷
2005-08-28 12:02 856CallByName 函数 执行一个对象的方法,或者设置或返回 ...
相关推荐
Java 毕业设计,小程序毕业设计,小程序课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行!可以放心下载 1. 技术组成 前端: 小程序 后台框架:SSM/SpringBoot(如果有的话) 开发环境:idea,微信开发者工具 数据库:MySql(建议用 5.7 版本,8.0 有时候会有坑) 数据库可视化工具:使用 Navicat 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本),maven
大二下算法作业,迷宫生成算法以及基于递归的求解,可以在blender中生成3D模型.zip
Java 毕业设计,小程序毕业设计,小程序课程设计,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,该项目可以作为毕设、课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行!可以放心下载 1. 技术组成 前端: 小程序 后台框架:SSM/SpringBoot(如果有的话) 开发环境:idea,微信开发者工具 数据库:MySql(建议用 5.7 版本,8.0 有时候会有坑) 数据库可视化工具:使用 Navicat 部署环境:Tomcat(建议用 7.x 或者 8.x 版本),maven
游乐园管理系统是一个综合性的软件解决方案,旨在为游乐园提供高效的日常运营支持。该系统采用现代的前后端分离架构,前端使用Vue.js框架,后端则基于SpringBoot框架进行开发。Vue.js是一个渐进式JavaScript框架,它易于上手且灵活,非常适合构建用户界面。SpringBoot则提供了快速开发的能力,简化了配置和部署过程,使得后端服务的开发更加高效。 用户管理:允许管理员管理游客信息,包括注册、登录、权限分配等。 设施管理:对游乐园内的游乐设施进行管理,包括设施信息的录入、更新和维护。 票务系统:处理门票销售、折扣策略、在线预订等功能。 安全监控:实时监控游乐园内的安全状况,确保游客的安全。 数据分析:收集和分析游客行为数据,为游乐园的运营决策提供支持。 客户服务:提供客户服务功能,如失物招领、投诉处理等。 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1SzbFe7EGZ
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
本系统采用了BS架构的模式开发,利用浏览器就可以随处打开,也就是说小区的住户在家里就能进行上网,打开网站,进行物业费的缴费。系统采用了SSH框架技术开发,数据库采用了mysql数据库进行管理 物业管理系统,分为前后台的管理,系统的主要功能包括:业主信息管理,小区新闻,小区风景的展示,在线水电费的缴费,在线对小区设备的报修等 项目关键技术 开发工具:IDEA 、Eclipse 编程语言: Java 数据库: MySQL5.7+ 后端技术:ssh 前端技术:jsp 关键技术:jsp、spring、ssm、ssh、MYSQL、MAVEN 数据库工具:Navicat、SQLyog
高仿网易云课堂小程序源码学习
SAP S4的BAISIS 已经取消,但 新建用户,分配用户,以及权限分配 激活用户的均是需要掌握的
智能翻译官获得了广泛的好评,这主要得益于其高效、准确以及用户友好的特性。以下是一些具体的评价细节: 用户界面和操作体验:智能翻译官提供了一个直观且易于使用的界面,使得用户能够轻松地进行翻译操作。无论是文字输入、拍照翻译还是语音输入,智能翻译官都能提供流畅的使用体验,大大提高了用户的工作和沟通效率12。 翻译准确性和速度:智能翻译官在翻译准确性和速度方面表现出色。它支持多种语言的翻译,包括但不限于英语、日语、韩语等,并且能够在短时间内完成翻译,确保了沟通的实时性和有效性23。 功能多样性:除了基本的翻译功能外,智能翻译官还提供了同声传译、录音文件保存、实景AR翻译等多种功能。这些功能使得智能翻译官成为开会、旅行等多种场景下的理想选择2。 用户反馈:从用户反馈来看,智能翻译官不仅受到了普通用户的欢迎,也得到了专业人士的认可。无论是学生、商务人士还是旅游者,都对其表示满意,认为它极大地便利了他们的学习和生活12。 综上所述,智能翻译官以其高效、准确、用户友好的特点,赢得了广泛的好评和推荐。无论是对于需要频繁进行语言沟通的用户,还是对于需要学习不同语言的学
喜鹤付费V3(1).zip
1. 工厂方法模式之所以可以解决简单工厂的模式: 是因为它的实现把具体产品的创建推迟到子类中,此时工厂类不再负责所有产品的创建,而只是给出具体工厂必须实现的接口, 这样工厂方法模式就可以允许系统不修改工厂类逻辑的情况下来添加新产品,这样也就克服了简单工厂模式中缺点 2. 使用工厂方法实现的系统,如果系统需要添加新产品时: 我们可以利用多态性来完成系统的扩展,对于抽象工厂类和具体工厂中的代码都不需要做任何改动。 例如,我们我们还想点一个“肉末茄子”,此时我们只需要定义一个肉末茄子具体工厂类和肉末茄子类就可以。而不用像简单工厂模式中那样去修改工厂类中的实现 3. 从UML图可以看出,在工厂方法模式中,工厂类与具体产品类具有平行的等级结构,它们之间是一一对应的。针对UML图的解释如下: Creator类:充当抽象工厂角色,任何具体工厂都必须继承该抽象类 TomatoScrambledEggsFactory和ShreddedPorkWithPotatoesFactory类:充当具体工厂角色,用来创建具体产品 Food类:充当抽象产品角色,具体产品的抽象类。任何具体产品都应该继承该类 Tom
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
【5层】2800平米框架商务写字楼毕业设计(含计算书,建筑、结构图) 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看README.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 、6可私信博主看论文后选择购买源代码。
大气污染控制工程课程设计某厂燃煤锅炉烟气除尘处理工程方案设计.doc
你是否遇到过老板各种苛刻的要求?例如,你手上有份excel表格汇总着上千信息条,老板却要求你把每条信息保存为独立一份excel工作薄,上千条信息条就是要生成上千份工作薄,怎么做?手动录入?有加班工资吗?没有的话,以下的excel模版能帮到你!只需按一下按钮,加班?NO!直接摸鱼~~(WPS、EXCEL均可正常使用)
SmartTools InDesign插件
该包包含 10 个预制体: - 火焰喷射器 - 火球 - 火之魔球 - 火把 - 篝火 - 小型篝火 - 烟雾 - 火墙 - 火环 - 火区域。 这个在 3D 和 2D 视图中都能使用。
2023中国大陆薪资指南.pdf
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
使用react hooks + antd + sass实现一个简易的无缝轮播图,整体核心代码不到30行,当然如果想自定义一些配置,可以继续扩展,目前只配置了支持展示多少个轮播片。 如果想了解无缝轮播图的原理,可以直接无脑入这个,真的对于新手或者对于动画弱项的前端小伙伴们学习!