ActiveX组件

Tilt 1.2 Multilabel是一款高度可定制的ActiveX控件，专为Microsoft Access报表设计而开发。除了支持Word、Excel、Powerpoint、Visual Basic和Internet Explorer等控件容器外，还能动态调整文本标签的字体、颜色、旋转角度和间隔。它的安装和卸载非常方便，适用于Windows 98/NT/2k/XP系统。

Microsoft ActiveX 控件在 Access 中的应用实例 本指南提供了 Microsoft ActiveX 控件在 Access 中使用方面的最佳实践和示例，包括： 日历控件 列表控件 树形控件 状态栏 进度条 这些示例展示了如何有效利用 ActiveX 控件来增强 Access 数据库的界面和功能。

MATLAB ActiveX自动化服务器赋予了用户在指定应用程序中执行MATLAB命令，并与MATLAB工作空间进行数据交换的能力。

DS组件类型 DS平台提供丰富的组件类型，用于构建数据处理流程。

spark-graphx_2.11-2.1.1.jar 是 Apache Spark 项目中用于图计算的 GraphX 库的核心组件。该 JAR 文件包含了构建和操作图所需的关键类和方法，例如： 图的创建和转换 常用的图算法（例如，PageRank、三角形计数） 图的属性操作 图的结构分析 GraphX 基于 Spark 的分布式架构，能够高效地处理大规模图数据。

ArangoDB Camel 组件用于在 Apache Camel 中使用 ArangoDB，它支持文档模型。ArangoDB 可使用 Docker 容器运行，需要 ArangoDB 3.1 或更高版本。在项目中使用 Maven 安装组件并启动 ArangoDB 服务器即可开始使用。

本项目提供了一个示例，演示如何在 MATLAB 中使用 ActiveX 对 Excel 单元格进行格式化。 你是否曾为导出到 Excel 文件时，单元格宽度与数据宽度不匹配而苦恼？ 本项目尝试解决这个问题。由于 MATLAB 自身函数在这方面能力有限，我们借助 MATLAB 调用 Excel 的函数来实现自动调整单元格宽度。 项目代码注释目前仅提供日语版本。 更多信息，请查看 GitHub 上的实时脚本或自述文件。

“ADO程序员参考”涉及使用ActiveX Data Objects (ADO)在C++程序中与数据库交互的技术。ADO是Microsoft提供的编程接口，用于访问和操作各种数据源，如SQL Server和Access。深入探讨了在C++环境中使用ADO连接数据库、执行查询以及处理数据库数据的方法。连接到数据库需要创建ADO的Connection对象，并设置连接字符串包括数据库位置和身份验证信息。例如，使用Jet OLEDB驱动连接Access数据库的示例代码如下：CoInitialize(NULL); CComPtr pConnection; pConnection.CoCreateInstance(__uuidof(ADODB::Connection)); BSTR connStr = SysAllocString(L\"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=C:myDatabase.mdb;User ID=Admin;\"); pConnection->Open(connStr, NULL); 这段代码实例化了Connection对象并打开了数据库连接。接着，使用Command对象执行SQL查询，例如：CComPtr pCommand; pCommand.CoCreateInstance(__uuidof(ADODB::Command)); pCommand->ActiveConnection = pConnection; pCommand->CommandText = L\"SELECT * FROM Customers\"; CComPtr pRecordset; pCommand->Execute(&pRecordset, NULL, ADODB::adCmdText); 这段代码创建了一个Command对象并执行了SQL查询。

Storm 集群的性能取决于其组件可用的资源。 主要组件及其资源需求： Nimbus: 负责资源分配和任务调度，需要足够的内存和 CPU 资源来管理集群。 Supervisor: 负责在工作节点上启动和停止工作进程，需要足够的内存和 CPU 资源来监控工作进程。 ZooKeeper: 负责维护 Storm 集群的元数据信息，需要足够的内存和磁盘空间来存储数据。 Worker: 负责执行拓扑的任务，需要足够的内存和 CPU 资源来处理数据。 资源需求的影响因素: 拓扑复杂度: 拓扑越复杂，所需的资源就越多。 数据吞吐量: 数据吞吐量越高，所需的资源就越多。 消息大小: 消息越大，所需的网络带宽和内存就越多。 优化资源配置: 合理分配内存和 CPU 资源 根据工作负载调整 worker 数量 使用高效的数据序列化方式 优化网络配置

ase157_linuxx86-64.tgz 安装包 linux 安装图片.docx jconn4.jar 连接驱动