C# WinForm 工作中遇到一个需要将界面表格数据按照设定的格式[表头|列表|表尾]导出到Excel文件,因为格式繁多一个个固定代码编写很不现实,网上找了很久都没有相关的功能实例,于是就加班自己动手写了一个通用的导出实例，已应用到代码中。现为方便广大开发者遍历特上传通用精简版分享给大家 如有优化建议和方向的同志可以加Q:398719557 一起交流学习进步 待解决问题: 1.界面设计时合并单元格问题(导出已合并)方便编辑模板 2.导出单元格背景色问题 完整版还有自动反射字段中文名称方便客户自己编辑 时间匆忙就懒得分离代码上传 了 原理很简单 字段自定义属性[PropertyDescriptor] 然后反射就好了

这个引导编译最大只支持7.1，直接安装解决硬盘无法格式，第二块虚拟硬盘设置12g （安装最小要12G）安装硬盘会出现系统重新安装 确认重新安装一下就行了 可以识别直通的硬盘，可以热插拔，目前测试比较稳定。编译选择的安装部分可以在网上找视频。要是出现登陆账号和密码 账号：admin 没有密码 文件比较大就做了两个压缩包

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仅限xp系统可用，两个工具搭配使用 BDE客户端数据库引擎详解** BDE，全称为Borland Database Engine，是Borland公司开发的一种中间件，主要用于连接客户端应用程序与多种数据库系统。它在20世纪90年代初流行，尤其是在DOS和早期Windows操作系统环境下，为开发者提供了一种便捷的方式来访问和操作各种数据库。 **Borland Database Desktop (BDB)** 是一款由Borland公司开发的数据库管理工具，主要用于简化数据库的访问和管理。在Delphi和Borland C++ Builder（BCB）等开发环境中，BDB通常作为一个集成组件存在，帮助开发者直接在桌面环境下与各种数据库进行交互。作为一个独立的应用程序，它允许用户创建、编辑和查询数据库，而无需深入编程或使用复杂的SQL命令。

在显微镜下观察生物世界时，我们经常能够发现一些微小而迷人的生命体，其中浮游藻类就是一群丰富多彩、形态多变的生物。这些微小的藻类生物对环境变化极为敏感，它们的种类和数量往往能够反映其所在水域的健康状况。因此，对浮游藻类进行精确识别和监测变得尤为重要。 近年来，随着机器学习和深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的自动化检测技术开始被广泛应用于浮游藻类的识别和分类中。在这些技术中，卷积神经网络（CNN）及其衍生技术，如YOLO（You Only Look Once）算法，已经成为实现快速准确检测的重要工具。YOLO算法以其实时性、准确性的特点，在许多快速目标检测任务中得到了应用。 然而，任何高级的机器学习模型都需要大量的标注数据进行训练。因此，一个高质量、大规模、标注精细的数据集对于训练高效准确的检测模型至关重要。本次提供的数据集正是为了满足这一需求而生的。 该数据集名为“显微镜下浮游藻类生物检测数据集”，包含16239张图片，每张图片都经过了精确的手工标注，包括对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。VOC格式广泛应用于物体检测与分割任务中，而YOLO格式则更适用于需要快速检测的应用场景。数据集中的每张图片都附有详细的标注信息，标注包括了80种不同类型的浮游藻类，例如Achnanthidium、Adlafia、Amphora、Anabaena、Aphanizomenon、Aulacoseira等。 此外，数据集中的每一类浮游藻类都标注了相应的框数，例如Achnanthidium框数为443，Adlafia框数为63，这样详尽的信息对于机器学习模型的训练尤为重要。通过这些标注，模型能够在训练阶段学习识别不同类型的浮游藻类，并在实际应用中快速准确地检测出相应的种类。 值得注意的是，该数据集采取的Pascal VOC格式和YOLO格式，为研究者提供了两种不同的数据标注方式，这不仅为不同的研究需求提供了便利，而且也提高了数据的可用性和灵活性。例如，VOC格式中包含的xml文件详细记录了对象的位置和类别，而YOLO格式的txt文件则以简洁的方式记录了物体的中心点坐标、宽度和高度等信息。 该数据集的发布无疑将大大推动浮游藻类生物检测技术的发展，帮助环境科学家和生物学家更加高效地进行水域生物的监测工作，同时也为相关领域的研究者提供了一个强有力的学习和研究工具。

VisDrone数据集是视觉目标检测领域中一个广泛使用的数据集，特别针对无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）视角的图像分析。这个数据集由一系列图像组成，包含了不同场景下的目标物体，如行人、车辆等，旨在促进无人机视觉理解和智能分析技术的研究。在给定的压缩包中，“部分visdrone数据集，含yolo格式标签”意味着它只包含了VisDrone数据集中的一部分，并且这些图像的标签是以YOLO（You Only Look Once）格式提供的。 YOLO是一种实时的目标检测算法，以其高效和准确著称。它的主要思想是将图像分割成多个网格（grid cells），每个网格负责预测其覆盖范围内的目标。YOLO标签通常包含四个数值，分别对应于目标框的中心坐标（相对于网格的相对坐标）和宽度与高度，再加上一个类别概率。这种紧凑的表示方式使得YOLO在处理大量目标时具有较高的速度优势。 VisDrone数据集的特性包括： 1. 多样性：图像来源于不同环境、天气和时间条件，涵盖城市、乡村、室内等多种场景。 2. 目标多样性：数据集中包含了多种目标类别，如行人、车辆、自行车等，模拟真实世界中的复杂情况。 3. 高精度标注：每个目标都有精确的边界框标注，确保了训练模型的准确性。 4. 大规模：尽管给出的是部分数据集，但仍然包含大量的图像和目标实例，适合深度学习模型的训练。 使用这部分VisDrone数据集，研究人员或开发者可以： 1. 训练和优化目标检测模型：由于VisDrone数据集的标注质量高，可以用来训练YOLO或其他目标检测模型，提升模型在无人机视角下的检测性能。 2. 模型泛化能力评估：通过对比完整数据集和部分数据集上的表现，可以评估模型对未见过的数据的泛化能力。 3. 实时性研究：由于数据集涉及无人机应用，所以可以研究模型在保持高精度的同时，如何实现快速响应，满足无人机实时性的需求。 4. 新方法验证：作为基准数据集，部分VisDrone数据集可以用于验证和比较新的目标检测算法或改进。 在实际应用中，这部分数据集可能适用于无人机监控、交通管理、安全防护等领域，帮助系统识别并跟踪无人机视野内的关键对象。通过深入理解和利用VisDrone数据集的特性，我们可以推动无人机视觉技术和相关领域的进步。

C#实现串口通讯：实现ASCII和HEX格式、数据转换等功能。 此案例实现使用C#实现串口通讯功能，通过 System.IO.Ports命名空间中的 SerialPort实现如下功能： 1、自动获取本地串口。 2、根据传入串口基本属性参数打开串口。 3、串口数据的发送接收功能（ASCII和HEX格式）。 4、ASCII和HEX相互转换。 内容大概如下： 1、创建一些使用到的字段 2、窗体初始化、加载 3、创建方法实现通讯状态、数据接收、消息更新、控件状态更新 4、创建按钮事件实现：打开串口、发送数据 5、发送格式变更、以ASCII或HEX格式发送 6、创建串口参数变更方法 7、创建数据发送HEX、数据转换的方法 8、创建自定义控件、用于显示串口打开状态

【目标检测】绝地求生中游戏人物检测数据集9043张YOLO+VOC格式.docx

石榴病害检测数据集VOC+YOLO格式2356张4类别.docx

《软件工程概论》是一本深入探讨软件开发过程和实践的经典教材，涵盖了软件工程的各个方面。这本书旨在为学习者提供全面、系统性的软件开发知识，包括需求分析、设计、编码、测试以及维护等阶段，强调了软件生命周期中的质量管理、项目管理和团队协作。书中附带的课后习题解答为读者提供了自我检验和深化理解的机会。 软件工程的基本概念是理解整个学科的基础。它涉及到软件开发的系统性方法，即通过应用工程原理、经验和管理技术来构建高质量、可维护的软件产品。这包括对问题定义、可行性研究、需求获取和分析、软件设计、实现、测试、部署以及后期的维护和改进。 需求工程是软件开发的起点，它包括需求识别、需求分析和需求规格说明书的编写。这个阶段的目标是确保软件产品的功能、性能和其他特性满足用户和业务的需求。描述性的案例研究和实际场景的应用可以帮助读者更好地理解和掌握需求工程的实践。 软件设计阶段，通常分为概要设计和详细设计。概要设计关注于系统的整体结构，如模块划分、接口定义和数据结构；而详细设计则更侧重于每个模块的内部逻辑和实现细节。设计过程中会使用各种图表工具，如数据流图（DFD）、用例图、类图和序列图等，以可视化地表达设计方案。 编码阶段是将设计文档转化为实际可执行代码的过程。良好的编程习惯和遵循一定的编程规范至关重要，以确保代码的可读性和可维护性。此外，选择合适的编程语言和框架也是提高开发效率的关键。 测试是软件质量保证的重要环节，包括单元测试、集成测试和系统测试。测试策略的选择应根据项目的规模、复杂性和风险进行。书中可能会介绍不同的测试方法，如黑盒测试、白盒测试和灰盒测试，以及自动化测试工具的使用。 软件维护是软件生命周期的一个持续阶段，涉及修复错误、添加新功能和适应环境变化。有效的版本控制和配置管理对于软件的持续更新和演化至关重要。 《软件工程概论》不仅提供了理论知识，还注重实践技能的培养，通过课后习题的解答，读者可以巩固所学，提升解决实际问题的能力。对于软件工程专业的学生或从业人员，这本书无疑是一份宝贵的资源，可以帮助他们不断提升软件开发的专业素养。