InstallShield简明使用教程 (转)

本文档提供了InstallShield软件的详尽使用教程,包括集成开发环境介绍、InstallScript脚本语言基础、基本安装程序建立流程、安装界面设计技巧以及高级安装程序制作方法等内容。
InstallShield简明使用教程 (转)[@more@] InstallShield简明使用教程
2001-01-28· ADDing·yesky

null1165925946250.gif[作者简介]: 丁有和,男,69年8月出生,江苏南京人,讲师,硕士,现执教于南京师范大学电气与电子工程学院。长期以年,作者一直尝试CAD、CAM、CAPP及CAI的研究和开发,在校学报及国内其它刊物上发表多篇文章,其中《UCDOS矢量汉字库的使用技术》发表在《微 计算机应用》1997年第3期,《VC++ 控件的汉字及颜色的 编程控制》发表在《计算机应用》1999年第2期。

前言

第 1 章 InstallShield集成开发环境

  1.1 集成开发环境概述

   1.2 菜单栏和工具栏
   1.3 项目工作区窗口
   1.4 集成开发环境的初步实践

第 2 章 InstallScript脚本语言基础

  2.1 InstallScript 程序结构
   2.2 数据类型、运算符与 表达式
   2.3 逻辑运算和判断选取控制
   2.4 循环语句
   2.5 函 数
   2.6 字符串操作
   2.7 结构体类型和指针
   2.8 链 表
   2.9 编译预处理
   2.10 文件及文件夹操作
   2.11 常用对话框操作

第 3 章 基本 安装程序的建立

   3.1 创建安装项目
   3.2 理解程序 框架
   3.3 添加和修改
   3.4 选择媒介发布

第 4 章 安装界面的设计

   4.1 概 述
   4.2 应用多 媒体
   4.3 界面的效果设计
   4.4 对话框界面的定制
   4.5 界面的汉化

第 5 章 深入安装程序制作

   5.1 反安装
   5.2 安装类型和 组件控制
   5.3 制作 数据库应用程序的安装
   5.4 多个安装程序
   5.5 安装程序的 调试

   附录A 使用InstallShield 系统变量的缺省值
   附录B 使用InstallShield for Visual C++6.0
   附录C 最新InstallShield产品使用简介

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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