易语言MDIlibMFC.fne支持库中文名为易语言多文档界面支持库，本易语言支持库为易语言编程软件提供了多文档界面的支持。 易语言MDIlibMFC.fne支持库为一般支持库，需要易语言系统3.0版本的支持，需要易语言系统核心支持库3.0版本的支持，提供了1种库定义数据类型，提供了11种命令。 易语言多文档界面支持库为易语言第三方支持库。 操作系统需求： Windows 易语言官方论坛

基于遗传算法的带充电桩电动汽车路径规划系统：支持软时间窗、多目标点及成本优化,基于遗传算法的电动汽车带充电桩路径规划VRPTW问题研究：软时间窗、时间窗惩罚、多目标点与充电功能的集成及Matlab程序实现,遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划VRPTW问题 具有的功能 软时间窗，时间窗惩罚，多目标点，充电，遗传算法 生成运输成本 车辆 路线 带时间窗，注释多,matlab程序 代码有详细注释，可快速上手。 ,关键信息提取的关键词如下： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 充电; 运输成本; 车辆路线; 代码注释; Matlab程序。 以上关键词用分号分隔为： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车; 路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 运输成本; 车辆路线; 代码详细注释; Matlab程序。,遗传算法在电动汽车带充电桩的VRPTW路径规划中的应用

C#松下PLC通信工具：基于MEWTOCOL协议，支持串口与网口通信，实现IO及DT数据实时监控与自由操作,C#松下PLC通信工具，支持松下MEWTOCOL协议，支持串口通信，网口通信，部分代码稍作修改后可直接copy到自己的上位机软件使用 主要功能： 1.支持I O实时监控，可自由改变要监控的I O 2.支持DT数据实时监控，可自由改变要监控的DT 3.支持自由指定的离散IO,连续IO数据读写操作 4.支持自由指定的DT,WR,WL等字数据的读写操作 ,C#松下PLC通信工具; 松下MEWTOCOL协议; 串口通信; 网口通信; I/O实时监控; DT数据实时监控; 自由指定读写操作; 离散IO读写; 连续IO读写; 字符数据读写,松下PLC通信工具：I/O与DT数据实时监控与操作工具

.obj WaveFront OBJ (a .mtl file is also created) .dae Collada Digital Assets Exchange .stp STEP Standard for the Exchange of Product Data .igs IGES Initial Graphics Exchange Specification .xml XML Property definitions and decomposition tree .svg SVG Scalable Vector Graphics (2D floor plan)

雷尼绍BISS-C协议编码器Verilog源码：灵活适配多路非标配置，高效率CRC并行计算，实现高速FPGA移植部署,雷尼绍BISS-C协议Verilog源码：多路高配置编码器，支持灵活时钟频率与并行CRC计算,雷尼绍BISS-C协议编码器verilog源码，支持18 26 32 36bit配置（也可以方便改成其他非标配置），支持最高10M时钟频率，由于是用FPGA纯verilog编写， 1)方便移植部署 2)可以支持多路编码器同时读取 3)成功在板卡跑通 4)CRC并行计算，只需要一个时钟周期 ,雷尼绍BISS-C协议;Verilog源码;18-36bit配置支持;方便移植部署;多路编码器支持;板卡验证通过;CRC并行计算。,雷尼绍BISS-C协议Verilog编码器源码：多路高配速CRC并行计算

在IT行业中，Delphi是一种基于Object Pascal编程语言的集成开发环境（IDE），广泛用于构建桌面应用程序。本项目标题“delphi朗读 支持中英文”表明它涉及的是利用Delphi开发的一个文本到语音（TTS）应用。该应用不仅能够读取英文文本，还能处理中文内容，实现了中英文混读功能，这对于多语言环境的应用来说非常实用。同时，它还支持将语音保存为WAV音频文件，这是一种无损音频格式，确保了音质不受损失。 在描述中提到的功能，"中英文混读"意味着软件能够识别并正确地读出混合在一起的中文和英文文本，这是TTS技术中的一个重要特性，因为它要求系统具备对两种语言的语法和发音规则的理解。"分开读"则意味着用户可以选择单独读取中文或英文部分，这对于教育、无障碍访问或语言学习场景尤其有用。 关于"能保护语音为wav文件"，这涉及到音频处理和文件保存的知识。WAV格式是一种常见的音频文件格式，由微软开发，被广泛支持。它可以保留原始音频数据的全部细节，但文件大小相对较大。将TTS产生的语音转换为WAV文件，便于用户在各种设备上播放或进行进一步编辑。 从提供的压缩包文件名称列表来看，我们可以推断出这可能是一个简单的Delphi项目： 1. `Project1.cfg`：这是Delphi项目的配置文件，包含了项目编译和链接的设置。 2. `Unit1.dcu`：这是一个已编译的单元文件，包含了`Unit1`模块的编译后的对象代码，是Delphi的编译结果。 3. `Unit1.ddp`：项目文件，记录了项目中包含的组件、单元和其他设置。 4. `Unit1.dfm`：这是Delphi的表单文件，保存了用户界面的设计和布局信息。 5. `Project1.dof`：项目选项文件，存储了用户在IDE中所做的项目特定设置。 6. `Project1.dpr`：这是Delphi的主项目文件，通常包含程序的入口点和一些初始化代码。 7. `Project1.exe`：这是编译后的可执行文件，即用户可以直接运行的程序。 8. `Unit1.pas`：Pascal源代码文件，包含了`Unit1`模块的源代码，是实现TTS功能的核心部分。 9. `Project1.res`：资源文件，可能包含了程序的图标、字符串等资源。 综合以上信息，这个Delphi项目利用TTS技术实现了中英文混读和单独读取的功能，并且能够将生成的语音保存为WAV文件，展示了Delphi在开发多媒体和人机交互应用方面的强大能力。开发者可能使用了类似FreeTTS或Microsoft SAPI这样的TTS库来实现文本到语音的转换，并结合Delphi的事件驱动编程模型，创建了用户友好的界面来控制朗读操作。

windows版编译好的支持https的curl，为了编译，下载资源把分花没了，已经在项目里用了，绝对可靠！ 相关版本 curl-8.2.1 openssl-1.0.2s zlib-1.2.5 怎么最多才能卖5分啊，别人都30-50分 分多的大哥大姐，下载吧，我就剩3分了，啥都不能下载了，就算送我点分吧！ 怎么还是没人下载啊，百度也不收录，这是为什么啊？一点量都没有，只能多码点字，希望有人下载，分很低的，相当于白送，就为了赚点分，好能下载东西。 快点来人吧，快挺不住了，没分真难受啊！

ABAQUS插件：智能随机生成混凝土骨料系统，支持多维骨料级配及形态自定义,ABAQUS插件用于随机生成混凝土二维和三维骨料，可随机定义骨料级配，骨料形状和骨料体积比 骨料形状主要包括二维圆形，椭圆形，多边形，三维圆形，椭球和多面体等，基体形状可随意定义。 ,ABAQUS插件;随机生成骨料;骨料级配;骨料形状;骨料体积比;二维圆形;椭圆形;多边形;三维圆形;椭球;多面体。,ABAQUS插件：随机生成多形状混凝土骨料比例工具 ABAQUS插件是一款针对混凝土骨料随机生成系统的专业工具，它能够有效地支持在二维和三维空间内生成多种形状的混凝土骨料。该插件的核心功能包括实现多维骨料级配的随机定义，以及对骨料形状和体积比的自定义设置。用户可以根据实际需要，选择不同的骨料形状，如二维圆形、椭圆形、多边形以及三维圆形、椭球形和多面体等。此外，基体形状也可以由用户自行定义，以满足复杂的设计需求。 在建筑行业中，混凝土骨料的级配和形状对于结构的稳定性和耐久性具有重要影响。传统的人工设计方法耗时耗力，且难以保证设计的精确性和科学性。而通过ABAQUS插件，设计师和工程师能够快速生成大量随机骨料模型，并对这些模型进行模拟分析，从而获得更加精确和科学的设计方案。 该插件在实际应用中能够大幅度提高工作效率，缩短设计周期，并通过随机生成骨料的方式，模拟混凝土在实际工作条件下的力学性能。插件还支持对骨料体积比的调整，这使得在混凝土配比过程中能够更精确地控制不同骨料的用量比例，以达到理想的混合效果。通过这种方式，可以显著提升混凝土材料的整体性能，包括其抗压强度、抗折强度和耐久性等关键指标。 在操作使用上，该插件通过图形用户界面(GUI)提供了直观的操作流程，用户无需深入了解复杂的计算模型和算法，即可通过简单的参数设置完成对混凝土骨料模型的生成。这种简便的操作方式极大地降低了专业人士的使用门槛，使得非专业人士也能快速掌握并应用这一工具。 此外，该插件还集成了多种先进的算法，如哈希算法，以确保骨料生成的随机性和多样性。哈希算法在此类插件中的应用，不仅可以提高生成过程的效率，还能够保证生成结果的唯一性和稳定性，这对于科学研究和工程实践都具有重要意义。 ABAQUS插件作为一款智能化、高效率的工具，为混凝土骨料的设计与分析提供了强有力的支持。其能够模拟混凝土内部骨料的实际分布情况，为工程设计提供更为精确和科学的数据支持。同时，该插件在界面友好性、操作便捷性和功能多样性方面都表现出了极高的水准，是建筑工程师和设计师在混凝土结构设计中不可多得的辅助工具。

多算法优化下的支持向量机回归预测模型对比分析——基于GA-SVR、GWO-SVR、SSA-SVR的实证研究,基于多钟算法优化支持向量机回归预测的对比研究：GA-SVR、GWO-SVR与SSA-SVR的实践与性能评估——Matlab程序化实现及可视化分析,多钟算法优化支持向量机回归预测对比。 GA-SVR GWO-SVR SSA-SVR 程序内注释详细直接替数据就可以使用。 程序语言为matlab。 多输入单输出，Excel数据，替方便 程序直接运行可以出训练集预测图、测试集预测图，迭代优化图等。 计算误差各项指标MSE,MAE,RMSE,R^2结果可视化 ,关键词为： 算法优化; 支持向量机回归预测; 对比; GA-SVR; GWO-SVR; SSA-SVR; MATLAB程序语言; Excel数据; 训练集预测图; 测试集预测图; 迭代优化图; 计算误差; MSE; MAE; RMSE; R^2结果可视化。,基于多算法优化的支持向量机回归预测对比程序

"大数据背景下微博文本情感分析研究——基于Python实现情感词典与机器学习算法（LSTM、SVM）的支持向量机技术",大数据分析项目python--微博文本情感分析 研究思路:基于情感词典基于机器学习LSTM算法支持向量机(SVM) 包含内容:数据集文档代码 ,核心关键词：大数据分析项目; 微博文本情感分析; 情感词典; LSTM算法; 支持向量机(SVM); 数据集; 文档; 代码。,基于情感词典和机器学习算法的微博文本情感分析大数据项目 随着大数据时代的到来，社交媒体平台如微博上产生的海量文本数据成为研究者关注的热点。在众多研究方向中，文本情感分析因其能够识别、挖掘和分析大量文本中的主观信息而显得尤为重要。本研究旨在探讨如何通过Python实现的情感词典和机器学习算法来对微博文本进行情感分析。研究中所使用的机器学习算法主要包含长短期记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM），这两种算法在文本分析领域具有代表性且各有优势。 情感词典是情感分析的基础，它包含了大量具有情感倾向的词汇以及相应的极性值（正向或负向）。在微博文本情感分析中，通过对文本中词汇的情感倾向进行判断，并将这些词汇的极性值加权求和，从而确定整条微博的情感倾向。在实际应用中，情感词典需要不断更新和优化，以覆盖更多新兴词汇和网络流行语。 LSTM算法作为深度学习的一种，特别适合处理和预测时间序列数据，因此在处理时间上具有连续性的文本数据方面表现出色。LSTM能够有效地捕捉文本中长距离的依赖关系，这对于理解复杂语句中的情感表达至关重要。通过训练LSTM模型，可以建立微博文本和情感极性之间的映射关系，从而达到自动进行情感倾向分类的目的。 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM在处理小规模数据集时表现出色，尤其在特征维度较高时仍能保持良好的性能。在微博文本情感分析中，SVM被用来对经过特征提取的文本数据进行情感倾向的分类。 本研究的数据集是通过爬虫技术从微博平台上抓取的大量微博文本，包括用户发布的内容、评论、转发等信息。这些数据经过清洗和预处理后，形成了适合进行情感分析的结构化数据集。数据集的构建是情感分析研究的基础，直接影响到后续模型训练的效果和分析结果的准确性。 研究文档详细记录了项目的研究思路、实现方法、实验过程以及结果分析。文档中不仅阐述了情感词典和机器学习算法的理论基础，还包括了如何应用这些技术来实现微博文本情感分析的详细步骤和关键代码。此外，文档中还探讨了在实际应用中可能遇到的问题和挑战，以及如何解决这些问题的策略。 代码部分则是本研究的实践工具，包含了构建情感词典、数据预处理、模型训练和评估等关键步骤的Python代码。代码部分不仅展示了如何将理论转化为实践，也提供了可复现的研究实例，方便其他研究者在本研究基础上进行进一步的探索和改进。 本研究通过构建情感词典和应用机器学习算法（LSTM和SVM），对微博文本进行情感分析，旨在通过大数据技术揭示微博文本中的情感倾向，为社交媒体内容分析、舆情监控和市场分析等领域提供有力的技术支持和应用参考。通过本研究，可以更好地理解和利用微博平台上的海量文本数据，为相关领域的问题提供解决方案。