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计算器仿效Win10标准版

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简介：
这是一款模仿Windows 10系统标准计算器设计的应用程序，提供基础与高级计算功能，界面简洁友好，操作流畅便捷。 使用WPF开发一个计算器的界面，实现标准版的基本功能，并模仿Win10自带计算器双行显示结果的设计风格。此外，该界面支持拉伸调整大小等功能。源代码以压缩包形式提供，可以直接在Visual Studio上运行。

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  • 计算器仿效Win10标准版
    优质
    这是一款模仿Windows 10系统标准计算器设计的应用程序，提供基础与高级计算功能，界面简洁友好，操作流畅便捷。 使用WPF开发一个计算器的界面，实现标准版的基本功能，并模仿Win10自带计算器双行显示结果的设计风格。此外，该界面支持拉伸调整大小等功能。源代码以压缩包形式提供，可以直接在Visual Studio上运行。
     
  • Java 仿Windows标准计算器 最终版 - 英杰
    优质
    Java 仿Windows标准计算器 最终版是由开发者英杰开发的一款基于Java语言编写的模拟Windows系统内置标准计算器的应用程序。该软件功能全面，界面直观友好，适用于多种操作系统环境。 Java 最终仿Windows标准计算器 英杰
     
  • 仿真Windows XP标准计算器（Java）
    优质
    这是一款模仿Windows XP系统内置标准计算器功能的Java应用程序，用户可以进行基本的算术运算和科学计算。 本人自学Java，在闲暇时间制作了一个高仿XP标准型计算器，并决定分享出来以获取一些积分。
     
  • 标准体重计算器-Android版
    优质
    标准体重计算器-Android版是一款便捷实用的健康管理应用，帮助用户快速计算并了解自己的理想体重范围，促进健康生活方式。 适合人群：初学者 涉及控件包括 TextView、EditText、RadioGroup、RadioButton 和 Button。 代码示例将涵盖 Activity 之间的跳转。
     
  • MATLAB仿XP风格标准计算器-MATLAB简易计算器RAR
    优质
    这是一款模仿Windows XP经典界面设计的MATLAB简易计算器软件。用户可以通过此资源文件下载并使用该计算器进行基本数学运算，适合偏好简洁操作界面的MATLAB爱好者和学生群体。 我仿制了XP自带的标准型计算器，并用Matlab编写了一个简易版本。由于科学型的比较复杂，所以我暂时还没有制作。我是新手，希望这个项目能够与大家进行交流，请各位多多指教。使用的Matlab版本为7.1。
     
  • 标准型计算器VI
    优质
    标准型计算器VI是一款功能全面、操作简便的计算工具，适用于日常生活中各种数学运算需求。 基于LabVIEW的计算器开发可以进行四则运算、根号运算、倒数计算以及平方等功能，并且包括了C键（清除）、CE键（清除当前输入）和backspace键等常用功能。
     
  • Java标准计算器代码示例
    优质
    这段代码提供了使用Java语言实现的标准计算器功能的示例，包括基本的算术运算如加减乘除，并展示了如何在编程中处理数学计算。 自己一行一行写的，能完成基本的运算。内含实验报告，某些学生们有福了。
     
  • Java标准计算器代码示例
    优质
    本项目提供一个遵循Java编程规范的标准计算器代码示例，包含基本算术运算功能，并展示了良好的编码实践。适合初学者学习参考。 如果觉得之前分享的Java计算器不错的话，这是它的源码。
     
  • 30秒标准倒计时器的Multisim仿真
    优质
    本项目通过Multisim软件构建并模拟了一个基于555定时器的标准30秒倒计时电路。此仿真设计详细展示了电路原理及工作过程，验证了其功能和性能。 电路由555芯片、74LS190、74LS191、7402、7408等组成，能够准确仿真30秒倒计时，并具备暂停、继续和清零的功能。我们团队专业进行电子电路设计与仿真。如有需要，请联系。
     
  • EP算法标准版
    优质
    EP算法标准版是一款基于高效能原则设计的优化软件工具，适用于多种数据分析与机器学习场景，提供简洁直观的操作界面和强大的计算能力。 标准EP算法即进化程序设计（Evolutionary Programming），是一种基于生物进化的优化方法，在解决复杂数学问题如寻找函数最小值方面表现出色。其核心是模拟自然选择、遗传及变异等生物学过程，适用于多维最优化任务。 以求解f(x, y) = x * x + y * y在区间(-1000, 1000)上的最小值为例，进化算法通过维护一个由随机生成的候选解决方案组成的种群来逼近最优解。适应度函数用于评估每个个体的质量，并据此决定哪些个体能够存活和繁殖下一代。 标准EP中的选择过程基于适应度分数进行；常见的策略包括轮盘赌选择和锦标赛选择。交叉操作结合两个或多个父代产生新后代，变异则通过随机改变基因值来引入多样性，防止算法过早收敛于局部最优解。 针对给定的目标函数f(x, y)，我们首先建立一个初始种群，并在每一代迭代中根据适应度分数选出优秀的个体进行交叉和变异操作以生成新的种群。这一过程将持续执行直至满足预定的停止条件（例如达到最大迭代次数或适应度值低于阈值）。 实践中，还需要确定诸如种群规模、交叉概率及变异率等参数设置来优化算法性能与收敛速度。对于更高维度的问题，则可以考虑采用多目标进化算法或是与其他技术如遗传算法和粒子群优化相结合的方法进行求解。 在相关的研究资料中（例如“evolutionary_algorithms(EAs)”文件夹），可找到实现标准EP的代码示例、论文及实验数据等资源，帮助我们深入理解该方法，并针对特定问题作出改进。对于初学者而言，这些材料是了解进化算法及其应用的有效途径。