首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

TList如何从帧的TEdit/T组合框中获取输入值

TList是一个Delphi编程语言中的列表控件,用于显示和管理数据列表。它通常用于在用户界面中显示和编辑数据集合。

要从帧的TEdit/T组合框中获取输入值并存储到TList中,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保你已经在Delphi中创建了一个TList对象,用于存储输入值。你可以使用以下代码创建一个TList对象:
代码语言:txt
复制
var
  MyList: TList;
begin
  MyList := TList.Create;
end;
  1. 在帧的TEdit/T组合框的事件处理程序中,获取输入值并将其添加到TList中。例如,在一个按钮的OnClick事件中,可以使用以下代码获取输入值并添加到TList中:
代码语言:txt
复制
var
  InputValue: string;
begin
  InputValue := Edit1.Text; // 获取TEdit的输入值
  // 或者
  // InputValue := ComboBox1.Text; // 获取T组合框的输入值

  MyList.Add(Pointer(InputValue)); // 将输入值添加到TList中
end;
  1. 通过遍历TList,你可以访问存储的输入值。例如,可以使用以下代码遍历TList并显示其中的值:
代码语言:txt
复制
var
  i: Integer;
begin
  for i := 0 to MyList.Count - 1 do
  begin
    ShowMessage(string(MyList[i])); // 显示TList中的值
  end;
end;

这样,你就可以从帧的TEdit/T组合框中获取输入值,并将其存储到TList中了。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体的云计算品牌商,我无法提供相关链接。但你可以通过访问腾讯云官方网站,查找与云计算相关的产品和服务,以满足你的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python初学者笔记—入门基础知识

序列(sequence):一种将多个数据组合在一起结构 有序:支持索引和切片操作 s='Python';len(s)# 查看字符长度 s[0]# 获取第一个元素 s[1]# 获取第二个元素 s[-...1, in IndexError: string index out of range #切片:string[2:4] #切片:可以获取序列多个元素 string[start:...string[2:]# 指定位置到结尾位置 string[:5]# 开始位置到指定位置 string[:]# 开始位置到结尾位置 string[start,end,step] >>> num[:...list.insert(index,obj)# 将一个对象插入到列表指定索引位置 修改数据(修改序列元素) tlist[-1]='C#' 删除数据 del是通用方法,用于内存空间中删除对象...(1,2,3) t=1,2,3 t=('Python',) t='Python', >>> type(t) # 有序序列:支持索引、切片 # 不可变:增删改 # len

93531

Delphi中使用RTTI

概要 运行期类型信息(RTTI)是一种语言特征,能使应用程序在运行时得到关于对象信息。 RTTI是Delphi组件能够融合到IDE关键。它在IDE不仅仅是一个纯学术过程。...由于对象都是TObject继承下来,因此,对象都包含一个指向它们RTTI指针以及几个内建方法。下面的表列出了TObject一些方法,用这些方法能获得某个对象实例信息。 ?...text := 'wudi_1982'; 注意在这个例子不要再使用as进行强制类型转换,这是因为它要大量使用RTTI,另外还因为,在第一行已经判断Foo就是TEdit,可以通过在第2行进行指针转换来优化...那么RTTI是如何表现自己呢?你将发现, RTTI至少在两个地方对你有用。第一个地方是DELPHIIDE,这在前面已提到过。通过RTTI,IDE就会知道你正在使用对象和组件任何事情。...PproName : string;//要修改控件属性名 MethodName :string;//要修改or添加给控件事件名 text : string; //属性,这里修改是string

1.7K40

delphi vcl_delphi数据类型

其继承关系如下: 2、TForm类 TForm类封装了VCL窗体,窗体可用作主窗体、对话、辅助窗口以及可以想像出任何其他类型窗口。TForm是VCL主要功能类。...其继承关系如下: 组件类 这组类包含类非常广泛,可以进一步把它分成一些独立分类: 1、 标准组件类 标准组件类是那些封装大部分Windows控件组件,包括TButton,TEdit,TListBox...另一个VCL实用类就是TList类,这个类可以建立任何想要类型对象数组。...TList类可以存储指针清单,TList类主要优点就是它提供了一种方法,这种方法可以使数组随着增加和删除对象,动态地扩大或缩小。...类,在内存处理数据时就要用到TMemoryStream类,EXEs和DLLs中加载二进制资源时就要用到TResourceStream类,这些类还有更高级用法,当需要它们提供这些特别功能时,它们是很有用

2.7K10

GreenPlum和openGauss进行简单聚合时对扫描列区别

GPaocs_getnext函数columScanInfo信息有投影列数和投影列数组,由此决定需要读取哪些列: 2、接着就需要了解columScanInfo信息来自哪里 aoco_beginscan_extractcolumn...由此可以知道他们来自执行计划: 4、这样,就需要知道执行计划如何生成,targetlist链表是如何初始化 create_plan是执行计划生成入口。...如果select id1 from t1,无聚合,那么入口flag标签是CP_EXACT_TLIST,进入create_scan_plan后,use_physical_tlist函数依据该标签立即返回...false,使用build_path_tlist构建targetlist,仅获取表id1列: plan = create_plan_recurse(root,best_path,CP_EXACT_TLIST...5、openGauss聚合下列扫描仅扫描1列,它是如何做到

97030

PyQT模块、类、控件介绍

QtPositioning模块 用于获取位置信息,此模块允许使用多种方式实现定位,包括但不限于:卫星、无线网、文字信息。此模块一般用在网络地图定位系统。...Qt模块 将上面模块类综合到一个单一模块。这样做好处是你不用担心哪个模块包含了哪个特定类;坏处是加载到整个Qt框架,从而增加了应用程序内存占用。...QspinBox控件 允许用户选择一个,要么通过按向上/向下键增加/减少当前显示,要么直接将输入输入 QScrollBar窗口控件 提供了一个水平或垂直滚动条 QSlider控件 提供了一个垂直或水平滑动条...停靠窗口 Input——输入控件 ComboBox 下拉组合 FontComboBox 字体组合 LineEdit 单行文本 TextEdit 多行文本 PlainTextEdit...QTextEdit:文本控件类,支持多行输入 QSpinBox:计数器控件类 QListWidget:列表控件类,与QListWidgetItem一起使用 QListWidgetItem:列表控件子项

38631

scala(二十一) 模式匹配(match)

模式匹配语法,采用match关键字声明,每个分支采用case关键字进行声明,当需要匹配时,会第一个case分支开始,如果匹配成功,那么执行对应逻辑代码,如果匹配不成功,继续执行下一个分支进行判断。...:可乐 商品单价 3.0 测试2 请输入商品名称:薯片 暂无此商品 商品单价 () 模式匹配有返回,返回就是符合条件分支块表达式结果 通过上面两个案例说明了 模式匹配基本用法,接下来看看模式匹配高阶应用...;比如获取学生姓名及所在学校 def readStuName(tlist:List[(String, (String, (String, (String, Int))))] ): Unit ={...Person("张三",18,'男') 获取样例对象: Person.apply(,...) / Person(,...)...List集合第二个元素 偏函数: 没有match关键字模式匹配称之为偏函数 案例:元组集合获取 学生姓名及学校(和上面的案例一样) val list: List[(String,

69030

VCL 控件分类_验证控件分类

可以用来做悬浮控件(该事件中将控件Top属性设为一确定)。 Anchors:可视控件边界,在窗体大小变化时设置控件与窗体某边距离不变。...文本输入字符串时长度限制 Sorted:是否按字母顺序排序 Style:组合风格(csDropDown:标准组合,支持输入;csDropDownList:只有列表;csOwnerDrwFixed...:还可显示图片;csOwnerDrawVariable:图片和字符串选项高度相同;csSimple:只能用户输入) Index:组合中被选中序号 OnChange(); 在下拉列表添加或删除字符时会触发...FindText(…);文本查找 TUpDown Associate:关联组件 Increment:增量 Max:最大 Min: 最小 Orientation:组件方向 TTabControl...,TImageList获取 TStatusBar Bevel:状态栏是凹进去还是凸出来 Panels:状态栏分成若干项 SimplePanel:是否只显示一条信息 SimpleText:上个属性为ture

4.3K10

【论文解读】深度学习+深度激光=移动车辆状太估计

给定连续两次行驶车辆获取激光雷达扫描,我们方法能够检测场景其他车辆相对于“地面”固定参考系有实际运动运动(见图1)。 ?...该方法依赖于全卷积网络,该网络场景两个不同但临时近距离接受特征激光雷达信息作为输入,并给出每个点地面运动矢量密集估计,并假定它(每个点)属于一个动态车辆。...请注意,这些真值需要使用tt + n进行激光雷达扫描以时间滑动窗口方式进行计算,因此,根据时间步长n将获得不同结果。该时间步长越大,运动矢量将越长,但是将很难获得车辆之间匹配。...为此,我们创建一个3通道矩阵,其大小与2D激光雷达特征图相同,其中每个“像素”三元组都采用正向(Z)和横向(X)自我位移以及Y轴旋转在时间间隔tt + n。...我们基本方法采用大小为64×448×4张量作为输入,该张量堆叠来自时刻tt +12D激光雷达投影。每个投影都包含范围和反射率测量值,如第III-A节开头所概述并在图2a中所示。

60100

LeetCode-面试题57-2-和为s连续正数序列

# LeetCode-面试题57-2-和为s连续正数序列 输入一个正整数 target ,输出所有和为 target 连续正整数序列(至少含有两个数)。...<= 10^5 # 解题思路 滑动窗口: 序列至少包含2个数,窗口1(small),2(big)开始,且small指针不会超过中值,简单例子,比如15=8+small,small是不可能比8大,当...small都已经跨过中值,big肯定也比small大,两个组合不可能得到target,所以small<mid即可 接下来分为3种情况讨论: 当序列和curSum<target时,说明需要扩大窗口,这里恒向右扩大...,指针右移big++,当前序列也需要加上big,curSum+=big 当序列和curSum>target时,说明需要缩小窗口,最小开始缩小,curSum-=small,之后指针左移small-...- 当序列和curSum==target时,说明序列和满足要求,由于要求二维数组存储,这里新开辟一个big-small+1大小数组,存储[small,big]范围内数字,之后添加进res

16310

目标检测(Object Detection)

这种方法使得能够从上采样特征图中获得更有意义语义信息,同时可以更前获取更细粒度信息。然后,再添加几个卷积层来处理这个组合特征图,并最终预测出一个类似的张量,虽然其尺寸是之前两倍。...什么是关键 关键(I-Frame): 关键是包含该段视频主要信息 关键在压缩成AVI, MP4, MOV等格式时,该会完全保留 视频解码时只需要本帧数据,不需要从前一、后一获取数据...前向差别(P-Frame) 当前与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间差别,可以理解为与前一数据偏移 P-Frame没有完整数据画面,只有与前一差别信息,解码时需要从前一获取数据...双向差别(B-Frame) 记录本与前一、后一差别 解码时需要获取前一、后一数据 压缩后视频体积小,但编解码计算较慢 2....如何提取关键 可以使用FFMPEG工具提取视频关键。 也可以使用FFMPEG工具进行视频截取。 四、目标检测数据集 1.

1.2K10

干货 | 万物皆可「计算机视觉」

那么我们如何为所有这些不同任务建立模型呢? 让我来告诉你如何用深度学习在计算机视觉做所有事情! ? Mask-RCNN 进行目标检测和实例分割 分类 所有任务中最为人所知!...图像分类网络以固定尺寸输入开始。输入图像可以具有任意数量通道,但对于 RGB 图像通常为 3。在设计网络时,分辨率在技术上可以是任何尺寸,只要它足够大以支持你将在整个网络执行下采样数量。...提议网络得到了边界坐标,它认为目标在这里可能性很大;再次提醒,这些坐标都是相对于锚。然后,分类网络获取每个边界并对其中潜在物体进行分类。...然后,我们网络每个阶段提取特征,从而使用从低到高级别内信息。每个级别的信息都是独立处理,然后依次将它们组合在一起。在组合信息时,我们对特征图进行上采样以最终获得完整图像分辨率。...我们将使用常规 2D CNNs 两者中提取特征,然后将它们组合起来传递给我们 3D CNN,它将组合这两种类型信息 (3) 将我们序列传递给一个 3D CNN,将视频光流表示传递给另一个

61130

Swin-Transformer再次助力夺冠 | Kaggle第1名方案解读(工程人员建议必看)

本文方法在2021年UVO比赛取得了第1名成绩。 1实例分割 这里作者采用了先检测后进行语义分割Pipeline方法。 首先,训练一个目标检测器为视频每一生成边界。...2、语义分割 前面使用检测网络预测边界来裁剪图像,并将它们大小调整为512×512。裁剪后图像路径被输入到分割网络以获得Instance Mask。...该分割网络是一种二分割网络,如果像素属于目标,则被预测为前景,否则被预测为背景。 2间Mask匹配 图1 图1显示了本文方法概述。 作者想法类似于IoU-tracker。...用M表示所有 mask proposals, 表示tmask proposal。t表示视频长度,F表示光流,其中 表示tt+1之间光流。...如果跟踪器没有连续匹配5跟踪器列表删除这个跟踪器。

1.1K40

通过视频着色进行自监督跟踪

模型将如何学习跟踪 我们将取两个,一个目标(时刻t),一个参考(时刻t-1),并通过模型。该模型期望通过对参考颜色先验知识来预测目标颜色。...模型接收一个彩色和一个灰度视频作为输入,并预测下一颜色。模型学会参考系复制颜色,这使得跟踪机制可以在没有人类监督情况下学习。...公式1:预测颜色与参考颜色线性组合 如何计算相似度矩阵 无论是图像、参考还是目标都经过模型学习后对每个像素进行了低层次嵌入,这里fᵢ是像素i在参考嵌入,类似地,f是像素j在目标嵌入...(下面的代码块显示了ResNet-18网络获取输入3D网络) 训练 训练可分为以下3个步骤: 1....相似度矩阵 利用这五个嵌入,我们找到了参考和目标之间相似矩阵。对于目标像素我们将获得一个相似度,其中所有三个参考所有像素均通过softmax归一化为1。 ? 3.

82143

如何通过深度学习,完成计算机视觉所有工作?

那么,我们如何为所有这些不同任务建立模型呢? 作者在这里向你展示如何通过深度学习完成计算机视觉所有工作! ? 分类 计算机视觉中最出名就是分类。图像分类网络从一个固定大小输入开始。...在二级检测器,我们自然有两个网络:提议网络和分类网络。提议网络在认为很有可能存在物体情况下为边界提供坐标。再次,这些是相对于锚。然后,分类网络获取每个边界潜在对象进行分类。...然后,我们网络每个阶段提取特征,从而使用从低到高范围内信息。每个信息级别在依次组合之前都是独立处理。当这些信息组合在一起时,我们对特征图进行向上采样,最终得到完整图像分辨率。...姿态估计 姿态估计模型需要完成两个任务:(1)检测图像每个身体部位关键点;(2)找出如何正确连接这些关键点。这分以下三个阶段完成: 使用标准分类网络图像中提取特征。...单+光流(左) 视频+光流(右) 我们还可以在一个流传递单个图像(数据空间信息),并从视频传递其相应光流表示形式(数据时间信息)。

83410

卡内基梅隆大学提出CSC-Tracker|一种新视觉分层表示范式,用于多目标跟踪

作者可以另外两个角度生成更具辨别力视觉表示来定义物体存在:组合性和上下文性。组合性线索描述了目标各部分外观,对比线索描述了目标与其他物体区别。...因此,作者三个角度构建了判别性视觉表示:组合、语义、上下文。在语义层面,例如一个紧密边界或者实例分割 Mask ,定义了具有特定视觉存在和语义概念目标的占有区域。...为了更准确地感知关联准确性,作者强调最近提出HOTA[23]指标集,该指标基于视频 Level 真实与预测(默认为边界形式)之间关联计算。...融合所有层次特性被证明是最佳选择。 输入大小。 在表6,作者尝试了不同参数配置,包括输入剪辑长度和图像大小。...对于随机移动,作者有25%概率将边界独立地向四个方向移动,移动步长是取值范围在 [0,\text{min}(0.2d,20)] 一个随机,其中 d 是边界宽度或高度。

19910

基于立体R-CNN3D对象检测

双目立体视觉是机器视觉一种重要形式,其原理是基于视差图像形成设备,使用两个不同位置获取物体图像,通过计算图像之间对应点位置偏差来获得三个对象三维几何信息。...当与真值交集大于0.7时,锚点被标记为正样本;如果小于0.3,则将锚点标记为正样本。分类任务候选包含左右真实区域信息。 ? RPN分类和回归不同目标分配。...来源[1] 对于立体回归,他们计算重新定位到目标获取联合GT包含左GT和右GT正锚偏移,然后分别为左回归和右回归指定偏移。...对应于concat左右ROI功能输入到两个连续完全连接。...他们使用双线性插获取正确图像子像素。当前匹配成本定义为覆盖有效ROI区域中所有像素平方差之和: ? 中心点深度z可以通过最小化当前匹配成本E来计算。

1.2K10

改善伪影,这种插新方法让视频更丝滑,网友:我PS 2能玩4K游戏了吗?

根据如何 warp 输入,基于流视频算法可以分为前向 warp 和后向 warp 方法,但这些方法基本上都有过于复杂沉重和缺少对近似中间流直接监督等缺点。...首先,通过将输入馈入 IFNet,该算法直接估计中间流 F_t→0,然后使用线性运动假设近似 F_t→1: ?...其次,研究者通过输入后向 warp(backword warping)可以得到两个粗略结果 ^I_0→t 和 ^I_1→t 。...此外,为了消除 warp 伪影,研究者利用一种类似于 FusionNet 编码器 - 解码器架构将输入、近似流和 warp 馈入融合过程,以生成插。...为了解决这个问题,研究者在 IFNet 添加了一个 leakage distillation 损失,其目的是为了预测出一个能够获取中间 overpowered 教师网络。

1.3K30

线性表顺序储存

数据元素之间是有顺序 数据元素个数是有限 数据元素类型必须相同 以下代码包含了线性表增删改查实现,并且实现了数据结构和算法分离,使任何数据类型,都可以通过我们编写线性表类来储存。...int SeqList_Length(SeqList* list); //获取线性表容量 int SeqList_Capacity(SeqList* list); //获取线性表某个位置元素 SeqListNode...SeqList* list, int pos); //将元素插入线性表 int SeqList_Insert(SeqList* list, SeqListNode* node, int pos); //将元素线性表删除...= (TSeqList*)list; // 将数据成员 length 置为 0,代表清空,后面来数据会覆盖原有数据 tlist->length = 0; } int SeqList_Length(...== list) return NULL; TSeqList *tlist = (TSeqList*)list; // 获取单个成员数据转换成外部可识别的类型并返回 SeqListNode* pNote

12420
领券