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无需编码，即可轻松搞定商业报表六大需求的 ActiveReports 报表控件，于今日宣布正式发布 V11 SP1 版本，并在其 官方网站 提供免费下载。
葡萄城宣布正式发布报表控件产品 ActiveReports 报表控件 v12 版本，新版本再次针对设计器的功能及易用性方面做了极大的增强，真正让用户零编码实现复杂报表的设计。
ActiveReports可在应用程序中生成各种报表，十多年来一直荣获应用程序的最佳报表生成工具软件。它的特点包括强大的客户定制功能，优越的性能表现，和令客户放心的质量水平，以及它的多语言版本功能已通过世界各地数...
开箱即用的报表门户网站 在Web应用程序中嵌入报表设计器及报表浏览器组件。 为您的应用程序访问报表服务和用户认证提供了便捷的 Web Services API 。 产品内置了丰富的示例程序，便于您快速学习产品功能。
但是如果你使用Activereports报表控件，在导出PDF文件的时候你只用进行一个简单的设置就可以实现你的需求。下面我们就来看如何进行设置导出PDF文件的加密。 首先：设计好的报表报表，先进行一个预览 只有报表在...
ActiveReports 14报表三小时入门视频 ActiveReports报表三小时入门视频 ActiveReports报表三小时入门视频
本次我们讲解 ActiveReports V12 新版本中另一个新特性 -- 可定制的安装设置。
葡萄城报表正式发布 v11.2 版本，强势推出国内首创的基于HTML5的在线报表设计器，从此报表设计告别桌面应用程序，随时随地修改报表，真正跨平台操作，从而使任何报表用户更快速的响应报表业务变化！ 在线报表设计...
ActiveReports 用于devExpress 数据报表的开发 DevExpress 数据报表的开发
全球最大的控件提供商葡萄城宣布，ActiveReports 报表控件正式发布V11版本，作为产品史上的一次重大发布，新版本包括更高效的报表引擎、更多数据源格式的支持、Excel文件导入、多Y轴组合图表等，为开发人员在软件...
ActiveReports 提供了多种用于报表设计的工具，如 VSDesigner，Visual Studio 加载项、独立的桌面端设计器和在线报表设计器。这些报表设计工具均可嵌入到您的应用系统中，为您的最终用户提供报表设计功能。 使用 ...
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1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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基于matlab+Simulink模拟的微电网系统包括包括电源、电力电子设备等+源码+开发文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介： 这是一个完整的微电网模型，包括电源、电力电子设备、使用MatLab和Simulink的负载和电源模型。该模型基于费萨尔·穆罕默德的硕士论文《微网格建模与仿真》。 什么是微电网 模拟的微电网使用一组电源和负载在与任何集中式电网（宏电网）断开连接的情况下工作，并自主运行，为其局部区域提供电力。该仿真对微电网在稳态下进行建模，以分析其对输入变化的瞬态响应。 此模拟的目的 对系统进行全年模拟，测量负载、产量、电压和频率。 给出简化规划和资源评估阶段的方法。
Unity插件 Translucent Image 可帮助你构建精美的模糊背景 UI，例如在 iOS/MacOS/Windows 10 Fluent 设计中的 UI。 与许多其他背景模糊解决方案不同，Translucent Image 采用一种对性能影响最小的高效算法，因此用户可以享受更高的帧速率和更长的电池寿命。不仅如此，当你将模糊调高时，它还可以产生完美的平滑效果，而其它资源在高度模糊时会呈现难看的块状图像。
基于卷积神经网络的人脸识别卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均
基于java进行的软件测试实验代码.zip
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