LLYF VirtualTyper W.I.P

本文记录了作者在尝试将Scintilla代码编辑器集成到VCL应用程序中遇到的问题,特别是关于WM_NOTIFY消息被拦截导致代码折叠功能无法实现的经历。文章探讨了可能的解决方案,并分享了成功实现显示行号功能的过程。
整了几个小时Scintilla,不知道我嵌入后,那个WM_NOTIFY被VCL从哪里截走了,就是找不到了。我还指望它来实现代码折叠的呢,这种时候RAD的就是要费更多时间来找其中的机理了,在公司的内部网络上,也看到过几个帖子涉及到VCL的消息传递机制的,当时还充当过大牛的样子呢。郁闷,不过显示行号的功能倒是搞出来了,看到几个网上的文档,加上SciTE和Notepad++的源代码,勉强可以凑合,但是代码折叠的不是Scintilla的问题了,现在的瓶颈是VCL把我的WM_NOTIFY藏起来了。
网上搜了一遍,也没找到多少相关的文档,就那么几篇,还都是语焉不详,也许最好的文档就是源代码吧,郁闷,我就是看不惯别人的代码,水平太低啦。只要能实现代码折叠和自动完成就算完成任务!我在想我是不是要求太多太高了,随便写一个完事。唉,我的梦想,我的五年规划……
白天在公司里,看了一下SWIG的文档,发现它真是个好用的东东,回家来看到,最新版好像已经是1.3.29了,比公司里的新,而且文档也更新了。
L.L.突然又找上门来,说等了三个星期了,我晕,还以为上次打给她的那些字已经够了,没想她还记得。于是又翻开日记本,看到当前发生的一些事,觉得还真有趣呢!大概也只有和有趣的人一起才会有一些让人觉得有趣的事发生吧。说起我后来硬盘被格式化了,日记丢了,网上的日记有一次被我一次之下删掉了等等,sad啊!最后就在几经波折后,在这里安了个blog,她还劝我去用MSN的Blog,结果是很明显的,小妞她们一直都说我耳朵很硬,听不进去别人的话。
内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
内容概要:本文介绍了一个基于Java和Vue的书法笔迹特征的字体鉴别与生成系统的设计与实现,融合深度学习与全栈开发技术。系统通过卷积神经网络(CNN)结合注意力机制提取书法笔迹的多层次特征,利用多标签分类与对比学习模型实现字体风格的高效鉴别,并采用条件生成对抗网络(CGAN)实现个性化字体的自动生成。后端基于Spring Boot框架处理数据管理与AI服务调度,前端使用Vue.js构建交互友好的界面,结合Elasticsearch实现大规模书法数据的快速检索。系统还构建了书法样本数据库,支持风格标注、相似性搜索与动态优化,形成集特征提取、风格识别、字体生成与数据管理于一体的智能化平台。; 适合人群:具备一定Java、Vue和深度学习基础,从事全栈开发、AI应用研发或对数字人文、文化遗产保护感兴趣的研发人员、高校师生及技术人员。; 使用场景及目标:①应用于书法艺术的数字化保护与风格鉴别;②支持书法教育中的笔迹分析与教学辅助;③服务于艺术品鉴定、个性化字体设计及文化创意产业的AI生成需求;④为研究人员提供可扩展的书法数据分析与模型实验平台; 阅读建议:此资源包含完整的模型描述与代码示例,建议结合前后端实现与AI模型训练流程进行系统学习,重点关注特征提取、多标签分类、GAN生成及Elasticsearch检索的集成应用,并通过实际调试加深对系统架构与算法协同的理解。
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