Appeon for PowerBuilder 5.0 的新特性

最新推荐文章于 2013-12-21 13:46:46 发布
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博客涉及PowerBuilder相关内容，但具体信息未给出。PowerBuilder是信息技术领域的开发工具。
 


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powerbuilder5.0
03-05
1997年的老版本。在win7安装后菜单无程序文件，需要打开安装文件夹，运行PB050.exe即可，若运行报找不到dll，请把文件DLL里所有文件拷贝到上一层文件夹（即PB050.exe同一个文件夹）即可。经测试完美运行。
PowerBuilder5.0开发工具
03-12
PowerBuilder 5.0是一款由Sybase公司推出的强大的可视化数据库应用程序开发工具，它以其独特的DataWindow控件和面向对象的编程模型，在20世纪90年代中期受到了广大开发者们的青睐。这款开发工具专为构建企业级应用而...
Appeon for PowerBuilder 5.0 for .NET版本介绍
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04-09 980
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powerbuilder介绍
AI开源工具分享
12-21 2579
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最优秀的开发工具 - PowerBuilder
Rambo的博客
03-02 6385
 最优秀的开发工具 - PowerBuilder一.   温习一下PowerBuilder的基础PowerBuilder是基于客户/服务器模式的数据库管理系统前端开发工具。      PowerBuilder是Sybase的子公司PowerSoft推出的新一代数据库应用开发工具，其第一版于1991年6月正式投入市场，它除了能够设计传统的高性能、基于客户机/服务器(Client/Serv
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chengg0769 平淡无奇见真知
12-15 3311
QQ群请加: 6539042(powerbuilder11&SQL)  http://bbs.yyon.cn/archiver/?tid-63244.htmlspain 2007-7-19 14:42powerbuilder 11出来了，太阳出来了sybase的节奏总是慢别人一拍，当然并不是所有产品都是如此，但是在powerbuilder 和sybase数据库上的确如此，但无论
powerbuilder 5.0
08-23
最老版的powerbuilder开发工具，5。0版本，注意：下载后若不能运行，把可执行文件复制到dll目录，保证引用dll可用即可运行，保证可以运行，之前回复无法运行的，可能没有包装环境dll中没有系统运行路径中，环境dll...
Appeon for PowerBuilder常见问题
01-05
Appeon for PowerBuilder 常见问题解答 Appeon for PowerBuilder 是一个专门为 PowerBuilder 应用程序迁移到基于浏览器的架构的解决方案。以下是 Appeon for PowerBuilder 的常见问题解答： Q: APB 是一个什么...
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05-24
PowerBuilder 5.0 版本在当时是具有先进特性的版本，提供了对数据库的强大支持，以及图形化用户界面（GUI）设计工具。 二、PowerBuilder 5.0的主要特性 1. 数据窗口：这是PowerBuilder的核心组件，用于显示和操作...
PySide6从0开始学习的笔记（十四）创建一个UI项目的资源
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12-22
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基于Matlab霍夫曼变换的仪表盘读数自动识别系统_该项目专注于利用数字图像处理技术特别是霍夫曼变换HoughTransform算法在Matlab编程环境下实现对各类圆形.zip
12-22
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基于MATLAB编程环境实现UCI葡萄酒分类数据集多算法对比分析与可视化研究的机器学习项目_包含数据预处理特征工程模型训练超参数调优性能评估与结果可视化的完整流程重点比较.zip
12-22
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基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
12-22
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基于LRS3数据集的多模态语音分离任务数据生成MATLAB脚本实现
12-22
本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法，重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3（长时RGB+音频语音数据集）作为一个规模庞大的视频与音频集合，整合了丰富的视觉与听觉信息，适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境，成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言，该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音，并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段，提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录，为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中，主要包含以下两部分内容： 1. 说明文档：该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前，仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本：解压后可获得原始的视频、音频及转录文件，这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤： 1. 数据预处理：从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等；视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合：将提取的音频特征与视觉特征相结合，构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建：设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解，而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用：采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求，该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱，上述步骤得以有效实施。需注意的是，多模态任务常需大量计算资源，处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础，通过深入理解与运用这些脚本，研究者可更扎实地掌握语音分离的原理，从而提升其在实用场景中的性能表现。 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！
【汽车网络安全】ISO 21434与UN R155/R156合规框架解析：智能网联汽车全生命周期安全管理实施指南
12-22
内容概要：文章深度解读了汽车网络安全合规的核心框架——ISO 21434、UN R155与UN R156三大标准法规的内在关系与协同逻辑，阐明其分别作为“方法论支撑-强制性要求-专项补充”的互补作用。详细分析了三者在定位、内容和实施路径上的差异与融合，覆盖车辆全生命周期的网络安全管理，并进一步明确了主机厂、一级及以下供应商、软件与服务提供商等产业链各环节的合规责任与落地建议，提出了系统性合规建设路径。; 适合人群：汽车电子工程师、网络安全从业者、主机厂及供应链管理人员、从事智能网联汽车合规工作的技术人员与管理者；具备一定汽车行业背景或信息安全基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①理解ISO 21434、UN R155与UN R156的核心要求及其协同关系；②指导企业构建符合国际标准的网络安全管理体系（CSMS）和软件更新管理体系（SUMS）；③推动整车及零部件企业实现全生命周期网络安全合规落地。; 阅读建议：此文档兼具技术深度与实践指导价值，建议结合实际项目流程逐步对照学习，重点关注标准与法规的衔接机制以及不同角色的责任划分，同时关注未来自动驾驶与车云协同带来的新合规趋势。
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深度学习入门基础理论与经典模型详解项目_线性回归与优化基础逻辑回归与模型评估全连接神经网络卷积神经网络循环神经网络与长短期记忆网络_旨在为初学者和进阶学习者提供一份系统全面且深入浅.zip
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SQL 性能调优进阶：索引策略与 Explain 执行计划深度解析.md
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Appeon for PowerBuilder迁移指南：常见问题解答
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