Delphi & BCB 4-12控件Component ACE ZipForge v6.95发布

需积分: 5 3 下载量 110 浏览量 更新于2024-10-11 收藏 3.72MB 7Z 举报
资源摘要信息:"Delphi 12 控件之Component ACE ZipForge v6.95 for Delphi & BCB 4-12" 知识点: 1. Delphi编程语言: Delphi是一种面向对象的编程语言,它由Embarcadero Technologies公司开发。Delphi支持快速应用开发(RAD),是开发数据库应用程序、图形用户界面和Windows应用程序的理想选择。它以易于学习和使用而闻名,同时提供高效的编译器和强大的开发工具。 2. 控件(Components): 在Delphi中,控件是可重用的代码组件,用于创建用户界面的元素。通过使用控件,开发者可以快速构建窗口、按钮、列表框等界面元素。控件封装了界面元素的外观和行为,使得开发人员可以专注于应用程序的逻辑处理,而不是界面细节。 3. BCB (Borland C++ Builder): BCB是Borland公司发布的一款集成开发环境,支持C++语言的快速应用程序开发。它与Delphi共享某些开发特性,包括组件和VCL(可视化组件库)。尽管Borland公司不再开发BCB,但它曾经是许多C++开发者的首选工具。 ***ponent ACE: ACE是一个为Delphi和BCB环境提供第三方组件和功能的公司。这些组件设计用来扩展开发环境的功能,使开发者能够更容易地实现复杂功能,如文件压缩、加密、数据库管理等。 5. ZipForge: ZipForge是一个Delphi和BCB的组件库,提供文件压缩和解压缩功能。它可以处理ZIP格式的文件,并且支持加密、压缩、解压、CRC校验等操作。ZipForge v6.95是该组件库的版本号,表明它是在此版本中提供的最新功能。 6. Athens Full Source: 此处的"Athens Full Source"可能指的是提供完整源代码的版本。这意味着用户不仅获得了可执行的控件,还能查看和修改源代码,这对于需要自定义组件或者了解组件如何工作的开发者来说非常重要。 7. 文件压缩: 文件压缩是一种数据压缩技术,通过消除冗余数据来减小文件的大小。这不仅节省了存储空间,也提高了数据传输的效率。在软件开发中,压缩技术常用于应用程序安装包、数据备份和网络传输中。 8. 7z压缩格式: 7z是一种开源的压缩格式,由7-Zip软件使用,它提供了高压缩率和强大的压缩算法。7z格式支持多种压缩算法,包括 LZMA、PPMd、BCJ2等,并且支持压缩文件加密。 9. Delphi & BCB 4-12: 这个标签指明了ZipForge组件库支持的Delphi和BCB的版本范围。范围从第4个版本到第12个版本,意味着开发者使用这些版本的Delphi或BCB开发环境都可以使用ZipForge库。 从给出的文件信息来看,提供的是一个名为Component ACE ZipForge v6.95 for Delphi & BCB 4-12的压缩包文件,该压缩包包含了ZipForge组件库的完整源代码。这表明了Delphi和BCB的开发者可以通过该组件库获得增强的文件压缩和解压缩功能,并且能够自定义和深入理解这些组件的工作原理。ZipForge组件库的版本6.95表示用户可以利用此版本中的最新特性与改进,以提高其应用程序的性能和用户体验。此外,它支持Delphi和BCB从第4版本到第12版本,使得众多开发者能够从中受益。

对MATLAB代码进行分析,x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数,bint 回归系数的区间估计,r 为残差, %rint 为置信区间,stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型:相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差 xx=[1:21]; plot(xx,y,'b',xx,yy,'r',xx,r,'g'); legend('蓝色--实际曲线','红色--拟合曲线','绿色--残差曲线')

2023-06-03 上传