040902 Q 待解决的问题（浏览器相关AdressBar...）

Web编程中IE相关设置问题
最新推荐文章于 2012-09-08 22:10:09 发布
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#浏览器 #编程 #ie #web

博客围绕Web编程展开，提到在Web编程时遇到隐藏IE的AdressBar、MenuBar以及设置Frame's Target的问题，博主表示同事询问但自己不会，需进行调查。

Web编程时，怎么隐藏IE的AdressBar ,MenuBar ...

Frame's Target How to set ?

^_^。做部门内部系统同事们问我这个问题，我可真不会啊。调查吧！

JJNNN007
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Drawable & DrawableAnimation & Textview.setCompoundDrawables
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　　　　　　会不会使用工具，是一般QA和高级QA的区别 ---To be crazy Java就是好，开源框架遍地都是，各种niubility的jar包，各种神器，真是不亦乐乎. 今天研究一下基于图片识别作为对象的niubility的sikuli框架。 MIT的研究人员设计了一种新颖的图形脚本语言Sikuli，计算机用户只须有最基本的编程技能（比如会写print"hello ...
从设计模式的角度分析和实现 windows 资源管理器的联动
kakajw的专栏
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AddressBarExt2_1_c#adressbar_源码
10-01
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C# AddressBarExt2_1源码解读与使用示例
通常，在浏览器中，AddressBar用于输入网址或URL，用户可以通过它快速跳转到不同的网页。在其他类型的应用程序中，AddressBar可能有其他的功能和用途，但其核心都是作为一个用户输入的接口以及当前位置或状态的展示...
实现QQ在线客服功能的JavaScript代码
uin=123456&Site=我的网站&Menu=yes", "", "toolbar=yes,location=yes协议yes,adressbar=yes,directories=yes,status=yes,menubar=yes,scrollbars=yes,resizable=yes,copyhistory=yes,width=400,height=400");...
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
11-25
本文详细介绍了如何适配新版小爱课程表与正方教务系统课表，包括安装开发者工具、分析文档、编写代码（provider.js、parser.js、timer.js）以及处理特殊课程情况（如专修课、个人课表、多周循环课程）。文章提供了完整的代码示例和解析方法，帮助开发者快速实现课表适配。通过本文的指导，读者可以轻松完成小爱课程表与教务系统的对接，提升课表管理的便捷性。
51单片机c源码-非门数字芯片测试
11-25
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Python创建3D水循环模型[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用Python的科学计算库NumPy和可视化库Matplotlib来创建一个3D水循环模型。通过示例代码展示了如何生成数据并利用Matplotlib的3D绘图功能进行可视化。代码中使用了numpy生成线性空间数据，并通过数学函数计算x、y、z坐标，最终使用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D模块进行3D绘图。这为想要学习Python科学计算和3D可视化的读者提供了一个实用的入门示例。
51单片机c源码-实用密码锁
11-25
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Excel数据转换与导出工具-从Excel表格中提取结构化数据并转换为XML和Txt格式-用于数据迁移备份和跨平台数据交换-使用Python的pandas库读取Excel文件通.zip
最新发布
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Excel数据转换与导出工具_从Excel表格中提取结构化数据并转换为XML和Txt格式_用于数据迁移备份和跨平台数据交换_使用Python的pandas库读取Excel文件通.zip上传一个【C语言】VIP资源
RTMP推流拉流过程分析
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wireshark抓包分析，
HTML期末大作业：响应式游戏资讯网站[源码]
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本文介绍了一个基于HTML、CSS和JavaScript的响应式游戏资讯网站的设计与实现。该网站采用了Bootstrap框架，包含了Div+CSS布局、鼠标滑过特效、导航栏、banner、表单、二级三级页面等元素，并使用了视频、音频等多媒体元素。网站布局采用浮动结构，兼容各大主流浏览器，代码使用HTML5+CSS3+JS编写，确保兼容性。文章还详细介绍了网站的文件结构、编辑工具以及如何让学习编程不再盲目的方法，适合刚入门编程的小白参考学习。
GD32硬件I2C详解[项目源码]
11-25
本文详细介绍了GD32硬件I2C的协议原理、外设架构及实战应用。首先解析了I2C协议的基础知识，包括双线制设计、信号时序和应答机制。接着阐述了GD32 I2C外设的硬件结构框图和工作模式特性，如通信速率、寻址方式和DMA功能。在硬件设计方面，重点讲解了GPIO配置要求和上拉电阻的选择依据。软件编程部分提供了完整的初始化流程，并详细解析了主设备读写操作的实现方法，包括状态转换和代码示例。最后分享了调试技巧与常见问题排查流程，强调了超时处理机制的重要性。通过理解这些核心内容，开发者可以稳定可靠地实现GD32与各种I2C从设备的通信。
YourKit Profiler使用指南[可运行源码]
11-25
YourKit Profiler是一款高级性能分析工具，支持Java和.NET应用程序的性能分析，帮助开发者定位CPU使用过高、内存泄漏、线程阻塞等问题。其主要特性包括CPU分析、内存分析、线程分析、实时监测、异步调用跟踪、远程监控和IDE集成。文章详细介绍了YourKit Profiler的安装步骤，包括Windows和macOS平台的安装流程，以及如何配置Java应用以便进行性能分析。此外，还提供了使用示例，如CPU分析、内存分析和线程分析的基本操作流程。最后，文章提醒用户可能需要购买许可证密钥才能解锁全部功能。
前端语音文字互转[可运行源码]
11-25
本文介绍了Web Speech API的基本概念、功能特性及其在现代互联网应用中的重要性。Web Speech API包括语音识别（SpeechRecognition）和语音合成（SpeechSynthesis）两大核心部分，支持多语言、语音指令识别、连续语音识别等功能。文章详细讲解了如何使用这些API实现语音与文本的互转，并提供了具体的代码示例。此外，还探讨了实际应用场景，如智能助手、无障碍技术、教育及娱乐领域。通过Web Speech API，开发者可以为用户提供更直观、便捷的语音交互体验，从而提升应用程序的吸引力和用户满意度。
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