【无标题】

最新推荐文章于 2024-05-18 00:53:54 发布
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#终端 #工作

博客主要介绍了UPS操作的安全注意事项，属于信息技术中基础运维相关内容，能帮助使用者在操作UPS时保障安全，避免因操作不当引发问题。

UPS操作安全注意事项

小子侯
关注
Qt-无标题窗口
学而思
05-21 8809
        今天学习了下无标题窗口，于是来记录下我的学习过程首先建立一个Qt Widgets Application继承QWidget类创建完后直接运行就得到了如下效果那么，既然是无标题窗口就要去掉窗口栏啊，于是加上setWindowFlags(Qt::FramelessWindowHint | Qt::WindowMinimizeButtonHint);去掉标题栏，但是这样整个窗口就不能移动...
C# 移动无标题栏无边框窗体的3种方法
SabreWulf
03-13 2510
目录 第一种：手工移动 第二种：调用系统API 1.引入下面代码 前提需要引入命名空间using System.Runtime.InteropServices 2.增加鼠标按下事件发送消息，让系统误以为按下是标题栏 第三种，重写 WndProc 第一种：手工移动 直接通过修改窗体位置从而达到移动窗体的效果 //定义一个位置信息Point用于存储鼠标位置 private Point mPoint; /// <summary>
【无标题】好用的网站
qq_67243927的博客
05-18 2624
STL reference：https://tool.oschina.net/uploads/apidocs/cpp/en/cpp.html
谷歌浏览器打开无标题
mp2020xuexi的博客
01-16 2204
谷歌浏览器
C#中实现无标题栏窗体拖动的代码
热门推荐
百锦再的博客
01-18 1万+
事件来实现拖动功能。当鼠标按下时，我们标记鼠标正在拖动，并保存当前坐标。在鼠标移动时，如果鼠标正在拖动，我们更新窗体的位置，使其跟随鼠标移动。当鼠标释放时，我们取消拖动标记。请注意，在窗体上添加了对应事件处理程序的窗体控件属性应该设置为对应的事件处理程序方法。在窗体设计视图，选择属性窗格，在事件选项卡中为。在C#中实现无标题栏窗体拖动的代码可以通过处理鼠标事件来实现。这样，当你在运行窗体时，你就可以通过鼠标拖动窗体来改变其位置。事件分别选择对应的处理程序方法。在这个示例代码中，我们通过处理。
【无标题】一不错的网站
shen_haidabiaoge的博客
05-18 3028
大家要谅解我呀，我这是没有办法
Qt实现改变无标题栏窗体大小及移动窗体
danshiming的博客
11-10 4873
Qt实现鼠标左键拖动无标题栏窗体右下角改变窗体大小及移动窗体
WIN32无标题栏窗口移动方法种种
ZDT_zdh的博客
11-02 3352
WIN32无标题栏窗口移动方法种种 转载来源：http://blog.youkuaiyun.com/fuyun_cloud/article/details/8008197     首先，看看在正常情况下系统是怎样来移动程序窗口的。当使用者在程序窗口标题栏区域（非工作区）内，按下鼠标左键时将会发生下列事情：  ◆ 系统向该窗口过程函数发送WM_NCLBUTTONDOWN消息。  ◆ WM_NC...
Chrome显示无标题错误代码STATUS_INVALID_IMAGE_HASH
precy_wm的博客
01-03 2881
Chrome显示无标题错误代码STATUS_INVALID_IMAGE_HASH
c#实现无标题栏窗口的拖动
09-05
本篇文章将详细讲解如何在C#中实现这种无标题栏窗口的拖动以及其他基本操作。 首先，为了实现无标题栏窗口的拖动，我们需要处理窗体的鼠标事件。窗体的`FormBorderStyle`属性应设置为`None`，这会去除窗体的边框和...
Qt无标题窗口
05-21
在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架创建一个无标题窗口，这在界面设计和自定义标题栏美化中非常有用。我们将关注`framelesswidget.cpp`、`main.cpp`、`framelesswidget.h`等核心文件，理解它们在实现无标题窗口...
精选资源
C#创建无标题栏窗体
03-16
摘要:C#源码,菜单窗体,无标题栏窗体　C#创建无标题栏窗体源码，实际上是动态显示或隐藏窗体的标题栏，当隐藏的时候就类似窗体没有了标题栏，当显示标题栏的时候，鼠标按住标题栏即可拖动窗体，以前记得网友需要此...
VC去掉'无标题'字样的方法.zip
11-21
在使用Visual C++进行编程时，我们经常会在创建新的窗口或者对话框时默认看到标题栏显示为“无标题”。这可能会对用户界面的美观性和专业性造成一定的影响。本资料包提供了一种方法来帮助开发者去掉这个“无标题”...
精选资源
VC++可窗口拖动的无边框、无标题栏窗体
03-15
摘要:VC/C++源码,数据库应用,窗口拖动,无边框窗体　VC++源码实现一个可拖动窗口的无边框、无标题栏窗口实例，示例演示截图看似一张图片，实则上是VC编程实现的无边框无标题栏的窗口，而且加入了拖动功能，鼠标按住...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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