2.3更新控件引用因为软件产品的更新换代，而之前的PowerSolutionDOTNetOLE控件的版本是在建立VB.NET2010项目时使用的版本。
安装并更新控件的版本对你的应用程序的应用没有不适应的错误。
使用旧版本的控件DLL，应用程序也能够正常的运行。
如果你希望能够使用新版本的DLL控件中的新功能函数，你需要做的是，打开你的VB.Net程序并正常的运行程序，该引用会自动的更新到新的控件，并把新的控件复制到当前的目录中。
2.4使用控件的类PowerSolutionDOTNetOLE类允许你通过代码连接到每一个Delcam的产品。
此外，这一个类是共享的，这表示你可以使用OLE连接到PowerMILL，项目下的所有的表格、类、模块等都可以使用同一个OLE的连接。
使用控件中的所有类，你可以每次引用全部的“命名空间”，例如：从你的应用程序的设计视图框中的主窗体中，双击标题栏。
VB.NET2010会自动进入Form_Load事件代码中。
如果你输入：PowerSolutionDOTNetOLE然后再按下.键，VB.NET会出现命令提示，如下图所示：示例中的连接PowerMILL和执行宏命令，你会使用：PrivateSubForm1_Load(ByValsenderAsSystem.Object,ByValeAsSystem.EventArgs)HandlesMyBase.LoadPowerSolutionDOTNetOLE.clsPowerMILLOLE.Connect()PowerSolutionDOTNetOLE.clsPowerMILLOLE.Execute("CREATETOOL;BALLNOSED")EndSub

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

微信小程序个人简历制作，传统的简历以一个文档的形式存在，现如今可以借助微信小程序平台制作个性化的简历。
＜!--index.wxml--＞＜view class="container"＞ ＜view class="userinfo"＞ ＜button wx:if="{{!hasUserInfo && canIUse}}" open-type="getUserInfo" bindgetuserinfo="getUserInfo"＞ 获取头像昵称 ＜/button＞ ＜block wx:else＞ ＜image bindtap="bindViewTap" class="userinfo-avatar" src="{{userInfo.avatarUrl}}" background-size="cover"＞＜/image＞ ＜text class="userinfo-nickname"＞{{userInfo.nickName}}＜/text＞ ＜!-- ＜text class=usertitle＞{{title}}＜/text＞ --＞ ＜/block＞ ＜/view＞ ＜!-- ＜view class="usermotto"＞ ＜text class="user-motto"＞{{motto}}＜/text＞ ＜/view＞ --＞ ＜form class=check bindsubmit=submit＞ ＜text ＞我的名字？＜/text＞ ＜input placeholder=请正确回答问题 background-color:#eee; bindinput=inputCorrect＞ ＜/input＞ ＜/form＞ ＜view class=tip wx:if="{{showTip}}"＞回答错误！＜/view＞ ＜button loading={{loading}} plain=true hover-class=button-hover bindtap=check ＜/view＞

本例中敏感词ciku.txt放在C盘根目录下,采用的ActiveXObject插件获取本地文件内容。
使用此插件不需网上下插件，直接用如下js代码即可。
浏览器需修改interner安全选项的级别，启用ActiveX才能获取到代码中的ActiveXObject插件。
如下图所示：js代码实现如下：[removed] // -------------- 全局变量，用来判断文本域中是否包含脏词,默认为false,即不包含脏词------- var isDirty = false; //使用ActiveX读取本地文件获取dirt在JavaScript中，有时我们需要在用户提交表单时检查输入内容是否包含敏感词，以防止不当内容的发布。
本文介绍了一种使用ActiveXObject技术在IE浏览器中实现这一功能的方法。
ActiveXObject是Internet Explorer特有的，它允许JavaScript与本地操作系统交互，如读取本地文件。
我们需要在本地（例如C盘根目录）创建一个名为`ciku.txt`的文本文件，其中包含了我们定义的敏感词。
然后，通过JavaScript的ActiveXObject来读取这个文件的内容。
以下是关键的JavaScript代码：```javascriptvar isDirty = false;function readFile() { var fso = new ActiveXObject("Scripting.FileSystemObject"); var openF = fso.OpenTextFile("c:\\ciku.txt", 1); var cikuStr = openF.ReadAll(); return cikuStr;}````readFile()`函数使用`Scripting.FileSystemObject`对象打开并读取`ciku.txt`文件，然后将敏感词返回给其他函数处理。
当用户尝试提交表单时，会触发`submitForm1()`函数。
这个函数首先获取用户在表单文本域中输入的内容，然后检查是否包含敏感词。
如果发现敏感词，它会调用`filterWord()`函数替换敏感词，并弹出提示让用户确认是否继续提交。
如果用户确认，表单会被提交；
否则，提交操作会被取消。
`filterWord()`函数接收用户输入的内容，读取敏感词列表，然后对每个敏感词调用`filterOneWord()`函数进行替换。
`filterOneWord()`使用正则表达式和`replace()`方法将敏感词替换为星号（"**"）。
表单部分的HTML代码如下：```html＜form name="message_board" id="message_board" action="aaa.html"＞ ＜textarea name="message" id="message" cols="50" rows="10"＞"This is you post messsage"——phpdream＜/textarea＞ ＜br/＞ ＜input type="button" value="提交留言" id="submitMessage" onclick="submitForm1()" /＞＜/form＞```需要注意的是，由于ActiveXObject是IE特有的，这种方法在其他非IE浏览器（如Chrome、Firefox、Safari或Edge）上无效。
为了实现跨浏览器兼容，可以考虑使用其他技术，如FileReader API（适用于现代浏览器）或者将敏感词库保存在服务器端，通过Ajax请求获取。
此外，为了使用ActiveXObject，用户需要在浏览器的安全设置中启用ActiveX控件，这可能带来安全风险，因此在实际应用中应谨慎使用，并确保对用户有明确的提示和说明。

在C#编程环境中，开发一个实时的医疗波形图或曲线图可以极大地帮助医疗专业人员监控病人的生理数据。
这个项目使用了微软的Windows Forms库中的`Chart`控件和`Timer`控件来实现这一功能。
下面我们将深入探讨这两个关键组件以及如何将它们结合应用于医疗数据可视化。
`Chart`控件是.NET Framework提供的一种强大的图表绘制工具，能够绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。
在医疗领域，折线图常用于展示病人的心电图、血压、血氧饱和度等随时间变化的趋势。
`Chart`控件提供了丰富的定制选项，包括数据系列、轴设置、图表区、图例、数据点样式等，使得开发者可以根据实际需求创建出符合标准的医疗图表。
接下来，`Timer`控件在本项目中起到了关键作用，它周期性地触发事件，使程序能够实时更新图表数据。
在医疗监测应用中，数据通常需要连续不断地获取并实时显示，以反映出病人的最新状态。
`Timer`的`Tick`事件可以在指定间隔内调用，用于刷新图表数据，确保数据的实时性。
开发者需要在此事件处理函数中更新`Chart`控件的数据源，并调用`Invalidate()`方法强制重绘图表，实现动态效果。
为了创建这样一个实时波形图，你需要遵循以下步骤：1. **创建Windows Forms应用程序**：在Visual Studio中启动一个新的Windows Forms项目。
2. **添加Chart控件**：从工具箱中拖拽一个`Chart`控件到Form上，调整其大小和位置。
3. **配置Chart控件**：设置图表类型为折线图（`Series.ChartType = SeriesChartType.Line`），并根据需要配置轴标签、单位等。
4. **添加Timer控件**：同样从工具箱中拖拽一个`Timer`控件，设置其Interval属性以决定数据更新的频率（例如，每秒一次）。
5. **编写Tick事件处理函数**：在`Timer.Tick`事件中，获取实时数据（模拟数据或从传感器读取），然后将这些数据添加到`Chart`控件的系列中。
6. **更新图表**：每次添加数据后，调用`Chart.Invalidate()`以刷新图表。
7. **运行程序**：启动应用程序，观察波形图是否能实时更新。
在`DemoRealChart`这个项目中，可能包含了示例代码、资源文件或者设计界面的`.Designer.cs`文件。
通过查看这些文件，你可以看到具体实现的细节，比如数据的生成逻辑、图表的样式设置等。
对于初学者，这将是一个很好的学习案例，了解如何将理论知识转化为实际应用。
总结起来，使用C#的`Chart`控件和`Timer`控件创建医疗波形图，是实现医疗数据实时可视化的有效方法。
通过理解这两个控件的工作原理和使用方式，开发者可以构建出满足各种需求的医疗监测系统，为临床决策提供有力支持。

用FORM做的留言板1使用C#建立一个C#Windows应用程序设计一个窗体，用户留言板界面MessageBoard。
把窗体标题设置为“我的留言板”，窗体中把一个DataGrid控件，两个Label控件，一个

量表的制作要点包括：1.使用form呈现量表，使用单选框radio呈现选项，2.当量表题量较多时，显示答题进度。
3.当被试回答题目不完整时，提醒其答案不完整。
4.量表的计分，以及根据被试的结果给出相应的反馈。

c#写的word嵌入form

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Drawing;usingSystem.Text;usingSystem.Windows.Forms;namespaceQuickSort{publicpartialclassForm1:Form{publicForm1(){InitializeComponent();}

根据所选的项目区域，获取项目区域图层。
在Form窗体中，可通过下拉框选择显示的图层。
然后，在Panel中重新加载截取后的图层，并为之着色。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。