关于vb点虐 h0的信息
vb点虐 中如何播放声音，是要什么控件嘛？
My.Computer.Audio.Play("SoundFile.wav")
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SoundFile.wav是你要播放的声音文件的路径
vb和vb点虐 的区别和特点
1、vb点虐 完全符合面向对象的编程语言抽象、封装、继承的四大特性，而vb不支持继承。
2、错误处理不同。
vb中只是On Error.....goto和On Errer Resume Next ，这些错误称为非结构化异常处理。而在vb点虐 中采用的结构化异常处理机制，try...catch....finally控制。
3、两者产生的窗体不同。
vb点虐 允许创建不同类型的应用程序，例如，创建ASP.NET和ASP.NET Web 服务应用程序，还允许创建控制台应用程序和作为桌面服务运行的应用程序。但是vb 只能创建Windows窗体。
4、数据库访问的差别。
vb6.0是通过ADO（Active X Data Objext）来实现对数据库访问。而vb点虐 是通过ADO.NET来访问数据库。
扩展资料
Visual Basic（简称VB）是Microsoft公司开发的一种通用的基于对象的程序设计语言，为结构化的、模块化的、面向对象的、包含协助开发环境的事件驱动为机制的可视化程序设计语言。是一种可用于微软自家产品开发的语言。
“Visual” 指的是开发图形用户界面 (GUI) 的方法——不需编写大量代码去描述界面元素的外观和位置，而只要把预先建立的对象add到屏幕上的一点即可。
“Basic”指的是 BASIC (Beginners All-Purpose Symbolic Instruction Code) 语言，是一种在计算技术发展历史上应用得最为广泛的语言。
Visual Basic源自于BASIC编程语言。VB拥有图形用户界面（GUI）和快速应用程序开发（RAD）系统，可以轻易的使用DAO、RDO、ADO连接数据库，或者轻松的创建Active X控件，用于高效生成类型安全和面向对象的应用程序 。
参考资料：百度百科-Visual Basic
VB.NET 找出数组中相同的元素，并按相同元素排序到另外一个数组中。
先把strA排序，
ind = 2
if len(strA) = 0 then return
strB(1) = strA(1)
for each s in strA
if (strA(ind) strA(ind - 1) then
count = 0
strB(ind) = strA(ind)
else
strB(ind) = strA(ind - 1)
end if
ind = ind + 1
next s
vb语法忘了。。。大概是这么个意思吧。。。。 排序N LOG N，后面是线性的N，所以总共是NLOGN
几种经典的二值化方法及其vb点虐 实现
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb点虐 实现。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值，使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率，该方法简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
2、OTSU 算法（大津法）
OSTU算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效，一直广为使用。
3、迭代法（最佳阀值法）
(1)． 求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Zl和Zk，令初始阈值为：
(2)． 根据阈值TK将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:
式中，Z(i,j）是图像上(i,j)点的象素值，N(i,j)是(i,j)点的权值，一般取1。
(3)． 若TK=TK+1，则所得即为阈值，否则转2，迭代计算。
4、一维最大熵阈值法
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ，计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像，图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体（O），高于灰度级T的像素点构成背景（B），那么各个灰度级在本区的分布概率为：
O区： i=1,2……,t
B区： i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为：
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB，选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值，这就是一维最大熵阈值图像分割法。
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