小部件

当前话题为您枚举了最新的 小部件。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

雅虎小部件
一款设计精美且实用的桌面小工具,内置天气、日期、备忘录等多种功能,让您在工作之余轻松享受生活。
贝岭的Matlab代码-Symbian-HomeScreen-Widget-QMLSymbianv5、Anna、Belle的主屏幕小部件模板
贝岭的Matlab代码描述了Symbian v5、Anna、Belle操作系统的主屏幕小部件模板,采用了Qt 4.7.4、QML和C++。这些小部件使用了Qt QML工具封装的方法,包括宽图像、一行、两行和三行文本与图像组合的小部件项目。支持QImage作为图像传递,可选择深色、浅色或透明的小部件皮肤应用。在后台运行应用程序时,可以在任务管理器中使用隐藏缩略图。透明状态栏和工具栏的背景可以模糊处理,并重新设计了亮状态栏。状态栏可以添加标题和修改指示器布局。这些小部件功能内置于共享库中,确保应用程序和小部件库具有相同的功能。要添加新功能,请使用SisContents应用程序:打开sis安装程序包
eplan正泰电气部件库详解
eplan是广泛应用于电气工程设计领域的软件,以其高效精确的图纸绘制和项目管理功能而闻名。正泰作为中国知名的电气设备制造商,与eplan软件合作推出了专门的电气部件库——“eplan正泰电气部件库”。该部件库包含正泰公司生产的多种电气元器件模型,如断路器、接触器、继电器、开关、插座等,保证了设计的精确性和便捷性。用户可以通过部件数据管理器浏览、搜索、导入和导出部件信息,满足不同项目的需求。该部件库的使用简化了设计流程,确保了设计的一致性和合规性。
MATLAB部件寿命优化工具箱
粒子群算法的 MATLAB 工具箱,确实是搞寿命优化时挺顺手的一套东西。它是专门帮你那些零件、部件的工作时间问题的,适合搞可靠性预测的朋友。你要某个零件能撑多久,或者什么时候该换,该修,直接上这套工具箱就能搞定,配合模拟数据,还挺准。 PSO 算法这块就不多说了,灵感来自鸟群、鱼群那套“集体智慧”,搜索效率高。你不需要从头写一堆复杂优化代码,调用几个函数就能跑起来。像update_velocity、fitness_eval这些步骤,它都封装好了。响应也快,代码也清晰,适合直接上手。 部件寿命的时候,Weibull 分布、指数分布这些模型也能结合进来。你只需要构建一下仿真数据,把目标函数写进自定
优化部件选择MATLAB开发半氙气整体热计算算法应用
随着混合整数遗传算法的应用,MATLAB开发了一种半氙气整体热计算算法,用于优化工程设计问题的部件选择。
VDLOAD子程序受损部件激光喷丸应用
本程序主要用于受损部件的激光喷丸处理,确保在后续的结构分析中获得准确的数据和结果。该VDLOAD子程序能够有效优化处理流程,提升激光喷丸的效果。
变频器正视图及部件名称
正视图 安装孔 散热片 电缆护套 通信接口 装卸式端子排 安装螺丝 前外罩 端子外罩 下部外罩 LED操作器 壳体 冷却风扇 风扇外罩 部件名称 拨动开关 S1 拨动开关 S3 装卸式端子排 主回路端子 接地端子 接线错误防护罩 装卸式端子排固定销 选购卡接口 拨动开关 S2 装卸式端子排插头
基于粒子群算法的部件工作时间优化
本项目展示了如何利用粒子群优化算法来确定部件的最佳工作时间,以实现特定目标,例如最大化效率或最小化成本。项目包含MATLAB代码实现和示例演示。
汽车零部件库存管理系统
汽车零部件库存管理系统是一个基于Delphi7编程环境和Access2000数据库技术的毕业设计项目,有效管理汽车零部件的库存。该系统核心功能包括零部件信息管理、库存控制、采购与销售记录以及数据安全备份。Delphi7以其高效的编译器、丰富的组件库和直观的可视化设计界面而闻名,非常适合快速开发桌面应用程序。Access2000作为数据存储和处理的后端,用于存储零部件的信息,如ID、名称、规格、供应商和库存量等。数据双备份策略确保数据安全,定期备份数据库文件,以防止数据丢失或损坏。系统还支持配件信息的录入、查询、修改和删除,实现库存量的实时更新和库存预警功能。采购与销售记录功能记录配件的交易详情
LSVM代码MATLAB-VOC 3.1部件模型目标检测
lsvm 代码 matlab-voc-release3.1-mod 是一个结合了支持向量机(LSVM)算法的目标检测项目,适用于基于 Felzenszwalb 等人提出的部件模型的应用。这个项目使用 MATLAB 开发,适合在 PASCAL VOC 数据集上进行训练和测试,目标是通过分解物体成多个部分,提高检测精度。它了从数据预到目标检测、后的完整流程,挺适合用来入门机器学习和计算机视觉相关的工作。如果你想深入了解部件模型的实现,可以动手修改源代码,扩展你的项目。开源的代码也灵活,适合自定义或在其他数据集上使用,完全可以当作学习和实践的良好平台。