Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >问答首页 >如何将HTML和文本复制到剪贴板?

如何将HTML和文本复制到剪贴板?
EN

Stack Overflow用户
提问于 2013-04-29 19:45:33
回答 1查看 3.8K关注 0票数 10

我试图将HTML和纯文本的剪贴板同时放入其中,以便支持HTML的编辑器可以粘贴HTML,而其他编辑器也可以使用纯文本。

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
复制
Clipboard.SetData(DataFormats.Html, htmlWithHeader);
Clipboard.SetData(DataFormats.UnicodeText, plainText);

但实际上只有最后一种格式被放到剪贴板上。在上面的示例中,剪贴板将只包含纯文本(如Clipboard.GetDataObject().GetFormats()所示)。如果我交换行,剪贴板将只有HTML格式。

如何将两种格式同时放入剪贴板?

EN

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2013-04-29 19:57:53

不能同时使用Clipboard.SetData设置HTML和纯文本。第二次调用SetData将清除第一次调用设置的剪贴板内容,并存储新数据。

您应该使用DataObjectClipboard.SetDataObject()

示例:

代码语言:javascript
运行
AI代码解释
复制
DataObject dataObj = new DataObject();
dataObj.SetData(DataFormats.Html, htmlWithHeader);
dataObj.SetData(DataFormats.Text, plainText);

Clipboard.SetDataObject(dataObj);
票数 18
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/16286957

复制
相关文章
深度学习: 凸 & 非凸 区别
https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78836920
JNingWei
2018/09/27
1.4K0
非凸问题与凸问题求解
摘要总结:本文主要讲解了凸优化问题的求解方法以及其在实际应用中的作用,凸优化问题在计算机科学和运筹学等领域具有广泛的应用。
闪电gogogo
2018/01/08
2.3K0
非凸问题与凸问题求解
凸优化和非凸优化的区别
其中, 是 凸集是指对集合中的任意两点 ,有 ,即任意两点的连线段都在集合内,直观上就是集合不会像下图那样有“凹下去”的部分。至于闭合的凸集,则涉及到闭集的定义,而闭集的定义又基于开集,比较抽象,不赘述,这里可以简单地认为闭合的凸集是指包含有所有边界点的凸集。
狼啸风云
2019/12/20
4K0
凸优化和非凸优化的区别
非凸优化与梯度下降
在深度学习中,我们需要学习一些参数,使我们的模型更加准确。但这些参数一开始是0或随机的,深度学习的过程是将这些参数一次次迭代,从而找到最优解。
gojam
2019/05/14
1.8K0
凸优化
”凸优化“ 是指一种比较特殊的优化,是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。其中,目标函数为凸函数且定义域为凸集的优化问题称为无约束凸优化问题。而目标函数和不等式约束函数均为凸函数,等式约束函
统计学家
2019/04/10
6380
凸优化
凸缺陷
算法:凸缺陷是图像上的所有凹陷,是图像外轮廓和凸包之间存在的偏差。理解物体形状或轮廓的一种方法便是计算一个物体的凸包,然后计算其凸缺陷。每个缺陷区包含4个特征量:起点、终点、距离和最远点。起点和终点画一条直线,在最远点画个圆,构成凸缺陷区。
裴来凡
2022/05/28
6680
凸缺陷
[机器学习必知必会]凸优化
凸优化问题(OPT,convex optimization problem)指定义在凸集中的凸函数最优化的问题。尽管凸优化的条件比较苛刻,但仍然在机器学习领域有十分广泛的应用。
TOMOCAT
2020/06/09
1.6K0
[机器学习必知必会]凸优化
凸包问题
定义1:平面上的点集,如果以该集合中的任意两点P和Q为端点构成的线段属于该集合,就称该集合是凸的。
zy010101
2019/05/25
5850
凸包算法
凸包类型的题算法主要有三种:JarvisMarch 算法、Graham 算法和 Andrew 算法,这三种算法时间性能上递增。
hotarugali
2022/03/01
1.4K0
开源!非凸Rust高性能日志库ftlog
日志是应用程序的重要组成部分,无论是服务端程序还是客户端程序,都需要日志作为错误输出或业务记录。非凸Rust高性能日志库ftlog,支持“受限写入”以及“时间分割”等功能,具备显著的性能优势。
非凸科技ft.tech
2022/11/01
7750
凸形测试
函数cv2.convexHull()构造的多边形是否是凸形的:True 函数cv2.approxPolyDP()构造的多边形是否是凸形的:False
裴来凡
2022/05/28
3320
凸形测试
凸优化整理
在最优化范畴中,凸优化问题是一类比较常见的,性质很好,很多时候可以帮助我们解决非凸问题的工具。
算法之名
2023/03/01
5040
凸优化整理
理解凸优化
凸优化(convex optimization)是最优化问题中非常重要的一类,也是被研究的很透彻的一类。对于机器学习来说,如果要优化的问题被证明是凸优化问题,则说明此问题可以被比较好的解决。在本文中,SIGAI将为大家深入浅出的介绍凸优化的概念以及在机器学习中的应用。
SIGAI学习与实践平台
2018/08/07
1.2K0
理解凸优化
凸优化笔记(1) 引言
向量x称之为优化向量,f0是目标函数,fi是约束函数,问题在于满足约束条件下寻找最优解
Mezereon
2019/03/15
7630
凸优化笔记(1) 引言
凸优化和机器学习
转载说明:CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面,本文试图从凸优化的角度说起,简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
sea-wind
2019/09/11
9390
凸优化和机器学习
Importing and exporting shapes
V-REP使用三角形网格来描述和显示形状。因此,V-REP将导入的三维图描述为三角形网格的格式。如果想导入参数化表面的对象(例如IGES等,注:IGES 是初始化图形交换规范),那么首先需要将文件转换成合适的三角网格格式。有几个转换应用程序允许这个操作,而且大多数3D绘图应用程序也很好地支持这一点。
六四零
2020/08/04
1.3K0
人工智能帮助物理学家保护重大装置
据《科学美国人》杂志报道,人工智能帮助瑞士日内瓦的欧洲粒子物理研究中心(CERN)保护计算机网络。每天都有数千名世界各地的科学家接入该研究中心的计算机网络,以期更好地了解宇宙的基本结构。该计算机网络服务于全球最大的粒子物理实验室。糟糕的是,这些科学家并不是唯一想要从它的海量计算能力中“分一杯羹”的人群。该网格中的成千上万台计算机也黑客的主要目标,企图利用这些资源来牟取钱财或攻击其他计算机系统。但欧洲粒子物理研究中心的科学家并没有通过传统安全系统与这些网络入侵者展开永无止境的捉迷藏游戏,而是转而借助于人工智能
人工智能快报
2018/03/14
6550
人工智能帮助物理学家保护重大装置
凸优化整理(二)
这里的终止条件一般为∇f(\(x^k\))=0,但是在实际计算的时候,我们不会直接判断为0,而是二范数小于一个非常小的数,如\(10^{-4}\)或者\(10^{-6}\)
算法之名
2023/03/01
3680
凸优化整理(二)
凸优化整理(四)
这里跟之前不同的地方在于x∈X。之前我们都在说的是连续性问题,即X=\(R^n\);在对偶理论中包含了离散性的问题,X可能是整数集合,即X=\(Z^n\),或者正整数集合X=\(Z^n+\),或者0-1规划,即X=\({\{0,1\}}^n\),也可以任何自定义的集合,如X={x| \(e^Tx=1\),x≥0};(P)在对偶理论中称为原问题(primal problem)。
算法之名
2023/03/01
6470
凸优化整理(四)
凸优化整理(三)
它有两个点是不可微的,一个是(0,0),一个是(1,1)。如果我们要求目标函数的最小值min f(x),可以转化为
算法之名
2023/03/01
3390
凸优化整理(三)

相似问题

基于刚体非凸网格对撞机的Unity5

10

如何在非凸网格上获得反射边

10

如何是网格对撞机“性能昂贵”?

30

什么时候网格对撞机会比原始对撞机更好?

40

统一-我如何使非凸网格与物理碰撞?

10
添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

扫码加入开发者社群
关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例

扫码关注腾讯云开发者公众号
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档