实现Ctrl+F类似功能，以补充EXCEL中文本框内容查找、替换功能。
更新1：支持自定义图形内文本识别
更新2：添加 Multi，可批量替换多个选中的sheet中文本框内容；
P.S.:需要打开宏功能，并在加载项中添加（默认快捷呼出ctrl+shift+q）
2022-07-02 12:00:49
69KB
1
java swing 文本框自动补全示例，数据源默认当前系统字体，便于测试，单文件一看就懂...........
2022-06-16 12:16:19
18KB
1
VC 在RichEdit文本框中添加表情图片的方法，类 CFaceEdit 实现部分，内含VC6和VC7多个版本，作 者： Flanker(刘翔)，使用：
在CxxxApp::::InitInstance()中添加：
AfxInitRichEdit2();
以使用EditCtrl 2.0(VC7)，注意，要使用EditCtrl 1.0(VC6)，请使用本类的 VC6 版本。
使用CFaceEdit：
//将对话框类成员变量由CRichEditCtrl改为CFaceEdit
CFaceEdit m_FaceEdit;
CString pSymbol[] = {":)", ":(", ";)", ":0", ";-)"};
UINT nIDBmp[] = { IDB_BITMAP1, IDB_BITMAP2, IDB_BITMAP3, IDB_BITMAP4, IDB_BITMAP5};
m_FaceEdit.Init(5, pSymbol, nIDBmp);
m_FaceEdit.SetText("ha:(ha:0!");
或：CFaceEdit m_FaceEdit;
CString pSymbol[] = {":)", ":(", ";)", ":0", ";-)"};
CString sBmpFile[] = { "res\\kid.bmp", "res\\sad.bmp", "res\\showoff.bmp", "res\\quip.bmp", "res\\maze.bmp"};
m_FaceEdit.Init(5, pSymbol, sBmpFile);
m_FaceEdit.SetText("ha:(ha:0!");
2022-06-02 22:42:23
63KB
1
数据库2
这是高级数据库的课程项目。 用户在搜索人物、体育联盟或运动队时，可以找到相关信息。 比如你输入“Bill Gates”，它会给你一个信息框，里面包含盖茨的各种信息，比如生日、兄弟姐妹、公司等。当你输入“谁创建了谷歌？”这样的问题时，你会得到答案. 使用 Freebase API""
由 Ariana Giorgi 和 Yelin Hong 创建
要运行该程序，您可以使用 3 种不同的实现方法：
run.sh -key -q -t <(信息框)|(问题)>
run.sh -key -f -t <(infobox)|(question)> 其中是每行一个查询的文本文件
run.sh -key 此方法允许您以交互方式提交查询。 示例：run.sh -key AIzaSyCIQ8gDGEMgxJpSsGK6BwkfLZXtN4MTf4E -q “Bill Gates” -t in
2022-06-02 16:07:24
891KB
1
嵌入式Android项目设计与开发 第四章 基本控件编程 ——文本框TextView 引言 Android为编程人员提供了大量的控件，这些控件能实现各类型的功能，正如之前学习过的button和Toast。 本章节我们选取几个较为常用的控件进行教学，从中能体现他们在使用时的一些共性，为学者提供参考。 TextView TextView：其功能是显示字符（文字），其内容一般情况下是不修改的。 TextView 其功能并不强大，但我们可以从中了解到如何通过设置代码，改变控件的形态。 TextView 改变控件状态有两种方式： 修改布局文件中关于控件的属性 通过Java代码在程序运行时修改控件的内容 实验 TextView实践 谢谢 请专家批评指正！
2022-05-29 09:05:55
337KB
IE6间歇性精神障碍 弹出Iframe层中的文本框“经常”无法获得输入焦点的解决方法。
2022-05-26 09:47:17
51KB
1
文本框
通过生成的对抗网络从输入的单词生成文本框。
视频：在不同的培训步骤中生成“生成”一词： ：
图1：使用我们的模型生成“具有相同样式的单词”的不同示例
内容
：
经过训练的模型：经过预先训练的模型（有关该模型的更多详细信息，请参见“部分）。 将该目录放置在目录中。 要使用它，请将EXPERIMENT_NAME = None替换为EXPERIMENT_NAME = "trained model" ，并确保文件中的cfg.resume_step = 225000 。
aster_weights ：转换为tf2的 OCR的权重。 将此目录放置在项目的根目录下。 训练模型，运行投影仪和推断测试集是必需的。
perceptual_weights ：感知损失的权重，使用回购从pytorch转换而来。 将此目录放置在目录中。 运行投影仪是必需的。
构建码头工人
docker build
2022-05-25 13:24:48
2.8MB
1