控制窗口大小

最新推荐文章于 2020-12-09 21:30:46 发布
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在CMainFrame类里添加消息响应函数，响应消息WM_GETMINMAXINFO，然后更改参数的成员就行了。

sophisticated
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窗口函数深度探索（二）：控制窗口大小（UNBOUNDED、CURRENT、PRECEDING、FOLLOWING）
清平乐的技术专栏
05-06 4697
本文详细介绍窗口函数进行控制窗口大小的具体操作，博主分别列举了8个实际案例进行具体讲解。通过此文大家可以熟练使用这几个函数进行数仓开发和数据分析。
tcp滑动窗口大小设置_TCP传输协议如何进行流量控制？
weixin_39966130的博客
12-10 4045
TCP流量控制，简单来说就是让数据传输端传输的速率不要太快，让数据接收端来得及接收，利用滑动窗口机制可以很方便的在TCP连接上实现对数据传输端的流量控制。TCP的窗口单位是字节，不是报文段，数据传输端的发送窗口不能超过接收端给出的接收窗口的数值，流量控制的机制是控制丢包率，主要目的：让数据传输端了解数据接收端当前的接收能力，可灵活调整传输速率。流量控制机制图如下图所示：滑动窗口：TCP采用大小可变...
利用OpenCV鼠标控制窗口大小
松子茶的专栏
04-06 3470
功能程序：使用鼠标控制三个窗口的放大与缩小。在此不附上运行结果效果图，若需体验其效果如何，可以自己动手copy参考代码，运行试试一下看。
JS--JavaScript使用window对象控制窗口大小(innerWidth、innerHeight)和位置(moveTo()、moveBy())、设置随机移动弹窗（小网站专用...）
吴声子夜歌的博客
09-24 7405
控制窗口位置 使用window对象的screenLeft和screenTop属性可以读取或设置窗口的位置，即相对于屏幕左边和上边的位置。IE、Opera和Chrome都支持这两个属性。Firefox支持使用window对象的screenX和screenY属性进行相同的操作，Safari和Chrome也同时支持这两个属性。 示例：跨浏览器获取窗口左边和上边的位置 var leftPos = (typ...
vue electron窗口大小控制
weixin_33726313的博客
10-12 3543
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
计算机网络TCP拥塞控制窗口大小变化、重传、滑动窗口、流量控制等
weixin_41501074的博客
12-09 1万+
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/zqxf123456789/article/details/107744691 1. 重传机制 1.1 超时重传 重传机制的其中一个方式，就是在发送数据时，设定一个定时器，当超过指定的时间后，没有收到对方的ACK确认应答报文，就会重发该数据，也就是我们常说的超时重传。 TCP 会在以下两种情况发生超时重传： 数据包丢失 确认应答丢失 1.1.1 超时时间 我们先来了解一下什么是RTT（Round-Trip Time 往返时延）RT...
纯C语言实现设置窗口大小 控制台窗口
热门推荐
yuanwow的博客
04-21 1万+
纯C语言实现设置窗口大小 如果想要修改屏幕缓冲区可以: COORD size = {w, h}; HANDLE hOut = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE); 如果只需要修改窗口大小可以: SMALL_RECT rc = {1,1, w, h}; SetConsoleWindowInfo(hOut ,true ,&rc); 注意:窗口大小不能超过缓冲区大...
Hive-窗口函数、窗口大小
m0_46538284的博客
12-02 1545
简介 在进行分组聚合以后 ， 我们还想操作集合以前的数据 使用到窗口函数 相关函数说明 OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变而变化 CURRENT ROW：当前行current row nPRECEDING：往前n行数据n preceding nFOLLOWING：往后n行数据n following UNBOUNDED：起点，UNBOUNDED PRECEDING 表示从前面的起点， UNBOUNDEDFOLLOWING表示到...
opencv调整窗口大小
qq_35366466的博客
03-16 8610
WINDOW_AUTOSIZE。窗口大小会自动调整以适应所显示的图像，但是不能更改大小 CV_WINDOW_NORMAL 可以通过鼠标来调整图像大小。 cv::namedWindow("camera", CV_WINDOW_NORMAL); cv::imshow("camera", frame); python中调整窗口大小，加上第一行就可以调整大小了 cv2.namedWindo...
delphi固定窗口大小
做减求空
10-16 3385
delphi 10.2 固定窗口大小 设置以下属性    BorderIIcons 只选择 biSystemMenu    BorderStyle 选择 Single  属性： BorderIIcons：  //-------------------- BorderStyle ：边框样式     优先级比上面的高 None               无边框 S
滑动窗口流量控制中的窗口大小计算 (2001年)
06-12
作者在文中提出的滑动窗口流量控制窗口大小计算方法，不仅适用于特定的网络条件，而且通过定量分析揭示了窗口大小与虚电路链路段数之间的关系，对其他网络情况也具有普遍的适用性。通过这种分析，网络设计者和管理者...
13限制窗口大小的改变.rar_visual c_窗口大小
09-20
在这个主题中，"13限制窗口大小的改变"是一个关于如何在Visual C++环境下控制窗口大小调整的教程或示例代码。标题暗示了这个压缩包可能包含了一个不依赖密码的解决方案，允许开发者阻止用户随意调整窗口的尺寸。 ...
MFC窗口控件随窗口大小进行自适应
06-16
"MFC窗口控件随窗口大小进行自适应"是一个常见的需求，尤其是在设计用户界面时，为了提供良好的用户体验，控件需要能够随着窗口尺寸的变化自动调整其大小和位置。本项目实现的正是这一功能，通过封装`WidgetResize`...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
python 显示图像 控制窗口大小
04-27
要在 Python 中显示图像并控制窗口大小，可以使用 OpenCV 库。下面是一个示例代码，可以将图像加载到窗口中并设置窗口大小： ```python import cv2 # 加载图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 创建窗口并显示...
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