WPF学习系列

wpf MvvM INotifyPropertyChanged 的封装

1.用于wpf中MvvM中，属性双向通知的封装加工成一个方法//////对象的属性是可观察的基类///publicclassObservableObject:INotifyPropertyChanged
刘荣享·2024-02-13 05:56

C# 【WPF】之 INotifyPropertyChanged的简单封装

以下是一个简单的INotifyPropertyChanged封装示例：usingSystem.ComponentModel;c#兼职Q群：741058172publicclassObservableObject:INotifyPropertyChanged{publiceventPropertyChangedEventHandlerPropertyChanged;protectedvoidRais
爱吃奶酪的松鼠丶·2024-02-13 05:25

Zookeeper学习系列【二】Zookeeper 集群章节之集群搭建

前言同道们，好久不见，上一章中，我主要讲了Zookeeper的一些基础的知识点。数据模型+原语集+Watches机制。本章内容主要讲的是集群搭建相关的知识。本篇的内容主要包含以下几点：Zookeeper运行模式Zookeeper搭建一、Zookeeper运行模式Zookeeper有两种运行模式，单点模式和集群模式。单点模式（standalonemode）-Zookeeper只运行在单个服务器上，常
Richard_易·2024-02-13 04:20

MySQL学习系列之四——数据过滤和过滤数据

在上一篇内容中我们介绍了简单的select查询、查询结果返回固定条数以及对查询结果进行排序。这一篇内容会介绍简单的数据过滤，主要包括where子句操作符、AND、OR、IN、NOT操作符。实际应用中，数据过滤分两种，可以在应用层通过代码过滤，在数据库中取出所有的值，然后通过代码循环判断，取出符合条件的值，但是这种方法效率非常低，会传给应用多余数据，浪费网络带宽，一般只有写不出对应的数据库脚本时，才
小詹小詹·2024-02-12 17:20

9种在wpf/winForm等客户端集成Web网页方案详解，全网最全，快收藏！！

前言B/S架构的Web程序几乎占据了应用软件的绝大多数市场，但是C/S架构的WinForm、WPF客户端程序依然具有很实用的价值，如设计类软件AutoCAD与AutodeskRevit、WPS、IT类的集成开发环境
数字智慧化基地·2024-02-12 17:48

WPF入门到跪下 第十一章 Prism（五）IOC的依赖注入

IOC的依赖注入一、构造函数方式的依赖注入以项目启动时MainWindowViewModel的依赖注入为例，默认情况下Prism框架的项目，在打开窗口时会自动匹配主窗口的视图模型类（PrismApplication启动），这里是MainWindowViewModel，匹配到之后Container自动创建MainWindowViewModel的实例，创建时会先检查MainWindowViewMode
SchuylerEX·2024-02-12 01:10

WPF入门到跪下 第十一章 Prism（六）跨模块交互

跨模块交互一、事件聚合器Prism中的事件聚合器相当于MvvmToolkit中的Messenger，可以进行订阅、发布等。在Prism框架中，有一些类型对象是一开始就内置在IOC容器中的，例如接下来用到的IEventAggregator事件集合器对象。1、IEventAggregatorIEventAggregator：Prism框架中的内置于IOC容器中的事件聚合器类型，通过IEventAggr
SchuylerEX·2024-02-12 01:40

WPF入门到跪下 第十一章 Prism（七）区域化管理-Region

Region的使用进行区域化管理的作用在于，能够明确区分WPF界面中的功能区域，确保交互页面的内容更新。
SchuylerEX·2024-02-12 01:40

[C# WPF] DataGrid选中行或选中单元格的背景和字体颜色修改

问题描述WPF中DataGrid的选中行或选中者单元格，在焦点失去后，颜色会很淡，很不明显，不容易区分。解决方法在失去焦点的情况下，如何设置行或单元格与选中的时候颜色一样？
老狼IT工作室·2024-02-11 16:27

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的
陌简宁·2024-02-11 14:40

Java并发包源码学习系列：阻塞队列实现之LinkedBlockingDeque源码解析

文章目录LinkedBlockingDeque概述类图结构及重要字段linkFirstlinkLastunlinkFirstunlinkLastunlink总结参考阅读系列传送门：Java并发包源码学习系列
天乔巴夏丶·2024-02-11 14:37

[C#]winform制作仪表盘好用的表盘控件和使用方法

【仪表盘一般创建流程】在C#中制作仪表盘文案（通常指仪表盘上的文本、数字或指标显示）涉及到使用图形用户界面（GUI）组件，比如WindowsForms、WPF(WindowsPresentationFoundation
FL1623863129·2024-02-11 05:08

机器学习系列——（十三）多项式回归

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通
飞影铠甲·2024-02-10 21:06

机器学习系列——（二十二）结语

随着我们的机器学习系列的探索画上句号，我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法，从理论的探讨到实际应用的示例，我们一起经历了一段非凡的旅程。
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（二十一）神经网络

引言在当今数字化时代，机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中，神经网络是一种备受瞩目的模型，因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络，探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律，并能够进行预测、分类、识别等任务。二
飞影铠甲·2024-02-10 11:23

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法（如K-Means）不同，密度聚类关注于数据分布的密度，旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想：聚类可以通过连接密度相似的点
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

Winform UI界面设计例程（一）多窗口主题搭配

本专栏会有二十多篇关于winformUI界面设计的案例讲解，不使用任何第三方美化库，完全纯代码编写，写出的界面可以达到WPF界面的效果本篇实现的效果如下图所示，不同界面自动切换主题配色，子界面嵌入到主界面
青云踏雪·2024-02-10 10:54

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（AgglomerativeHie
飞影铠甲·2024-02-10 07:47

算法学习系列（三十三）：线性DP

目录引言一、数字三角形二、最长上升子序列三、最长公共子序列引言这个线性DP其实也就是一种描述吧，有的是一维、二维、多维的，就是这个动规方程是按顺序来的，所以叫做线性，然后还是得按题目来看，把每种题都见过才能有思路，才会写，DP其实没啥思想规范，就是做题见题，才会做题。一、数字三角形思路：把这个三角形看成二维的，横着的代表行，斜着的代表列，则f[i][j]=max(f[i−1][j−1],f[i−1
lijiachang030718·2024-02-10 05:42

算法学习系列（三十二）：背包问题

目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始，就开始学习动态规划了，也就是DP了，然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一，好写是非常的好写的，每道题也只有很短的代码量，但是主要是它这个动归方程不好想，也不好推导出来，而且这类题
lijiachang030718·2024-02-10 05:12

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习
飞影铠甲·2024-02-09 09:08

Rust 格式化输出

操作符循环打印前言Rust学习系列-本文根据教程学习Rust的格式化输出，包括fmt::Debug，fmt::Display等。一、format!宏在Rust中，可以使用format!
TE-茶叶蛋·2024-02-09 09:57

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用，以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法，它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇，使
飞影铠甲·2024-02-09 08:04

WPF中值转换器的使用

什么是值转换器在WPF（WindowsPresentationFoundation）中，值转换器（ValueConverter）是一种机制，允许你在绑定时转换绑定源和绑定目标之间的值。
mingupup·2024-02-09 07:29

通过Demo学WPF—数据绑定（二）

准备今天学习的Demo是DataBinding中的Linq：创建一个空白解决方案，然后添加现有项目，选择Linq，解决方案如下所示：查看这个Demo的效果：开始学习这个Demoxaml部分查看MainWindow.xaml：ChooseaPriority:123先来看看资源包含什么内容（省略子项）：是XAML中的一个元素，它定义了一个资源字典，你可以在其中声明和存储可在整个窗口中重用的资源。我们发
mingupup·2024-02-09 07:25

Kubernetes有状态应用管理——PetSet

目录贴：Kubernetes学习系列1、介绍在Kubernetes中，大多数的Pod管理都是基于无状态、一次性的理念。
zyydd_·2024-02-09 06:39

WPF使用log4net简介

1.通过Nuge添加安装log4net包。2.添加文件log4net.config，并设置其属性。将“输出到目录”选择为“如果较新则复制”3.在Properties内的AssemblyInfo.cs加入如下代码：//指定log4net的配置文件[assembly:log4net.Config.XmlConfigurator(ConfigFile="log4net.config",ConfigFil
Hat_man_·2024-02-08 22:11

WPF如何获取Gird在窗口中位置

//获取Grid的坐标PointptLeftUp=newPoint(0,0);PointptRightDown=newPoint(grid.ActualWidth,grid.ActualHeight);ptLeftUp=grid.PointToScreen(ptLeftUp);ptRightDown=grid.PointToScreen(ptRightDown);//获取Grid的实际宽度和高度d
Hat_man_·2024-02-08 22:11

C++基础入门（七）—— 指针

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。
大彤小忆·2024-02-08 15:27

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周

NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记
林间得鹿·2024-02-08 09:21

c#与西门子PLC1500基于sharp7通信学习2.利用WPF MVVM 读写DB块

1、利用wpf+mvvm作为上位机开发技术，通过读写分离的形式，启动一个线程来进行对DB块数据的读取显示；通过按钮事件对选中的字段向PLCDB块写入数据。
7b8b7b0e4e65·2024-02-08 08:47

[C#] 如何使用ScottPlot.WPF在WPF桌面程序中绘制图表

什么是ScottPlot.WPF？ScottPlot.WPF是一个开源的数据可视化库，用于在WPF应用程序中创建高品质的绘图和图表。
老狼IT工作室·2024-02-08 08:38

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中，我们构建多个决策树，并将它们的预测结果合并来得到最终的回
飞影铠甲·2024-02-08 06:37

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归评估指标之一，它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：
飞影铠甲·2024-02-08 06:31

【WPF.NET开发】优化性能：其他建议

本文内容画笔的不透明度与元素的不透明度导航到对象对大型3D图面进行命中测试CompositionTarget.Rendering事件避免使用ScrollBarVisibility=Auto配置字体缓存服务以缩短启动时间本主题提供其他的性能改进建议。1、画笔的不透明度与元素的不透明度使用Brush设置元素的Fill或Stroke时，最好设置Brush.Opacity值而不是设置元素的Opacity属
吉特思米(gitusme)·2024-02-07 20:53

ChatGPT学习大纲

2月份左右开始使用ChatGPT时，就被它强大的理解能力和应答效果所折服，这期间一直在断断续续的学习和使用，也没形成一个完整的学习过程，最近刚好有空，就寻思着好好再学习总结一下，故写出了ChatGPT学习系列的文章
冷暖从容·2024-02-07 19:34

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。
MingchenS·2024-02-07 16:10

【埋点学习系列】02如何设计数据埋点方案

数据埋点是数据采集的关键一环，目前的数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点三类。可视化/全埋点使用这种方案，必须在产品中嵌入SDK，等于做了一个统一的埋点，因此“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。代码埋点代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点，都是在前端嵌入SDK的方式，所不同的是，对于每一个关键行为，我们都需要调用SDK代码，将必要的事件名、属性字段等写入
tricking紫枫·2024-02-07 15:54

思维导图开源软件

3、LunarMindWPF开发的思维导图工具LunarMind是一个使用WPF/C#开发的微型思维导图工具，支持一般形式的思维导图，支持
ejinxian·2024-02-07 13:13

WPF是不是垂垂老矣啦？平替它的框架还有哪些

WPF（WindowsPresentationFoundation）是微软推出的一种用于创建Windows应用程序的用户界面框架。
贝格前端工场·2024-02-07 11:10

arcgis学习系列11--绘制不自己交叉的Polygon

概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标，可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后，调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中，draw.create()方法被调用，并传递polyline作为参数，我们监听PolylineDrawAction的相关
naturessdfsafagf·2024-02-07 07:10

大龄码农的业余作品：升讯威在线客服系统：系统架构设计

本系列文章详细介绍使用.netcore和WPF开发升讯威在线客服与营销系统的过程。本产品已经成熟稳定并投入商用，并提供了多国语言版本，服务了一些海外客户。
升讯威在线客服系统·2024-02-07 07:39

使用 WPF + Chrome 内核实现 在线客服系统 的复合客服端程序

本系列文章详细介绍使用.netcore和WPF开发升讯威在线客服与营销系统的过程。本产品已经成熟稳定并投入商用。
升讯威在线客服系统·2024-02-07 07:09

使用 WPF + Chrome 内核实现高稳定性的在线客服系统复合应用程序

在本篇文章中，我将详细介绍如何通过WPF+Chrome内核的方式实现复合客服端应用程序。
升讯威在线客服系统·2024-02-07 07:06

【C#】MVVM架构

示例结果展示前提了解MVVM是Model-View-ViewModel的缩写形式，它通常被用于WPF或Silverlight开发。Model——可以理解为带有字段，属性的类。
Z_W_H_·2024-02-07 06:00

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模
飞影铠甲·2024-02-07 06:28

c# 零碎笔记

1.WPFListViewItem触发双击事件的正确处理方式：2.寻找某一个控件的模板中的子控件：publicstaticChildItemFindVisualChild(DependencyObjectobj
lishuangquan1987·2024-02-06 22:12

word导出链接

java使用POI操作XWPFDocumen创建和读取OfficeWord文档基础篇https://www.cnblogs.com/mh-study/p/9747945.htmlword标签解析文档http
我不是彭于晏灬·2024-02-06 19:44

深度强化学习系列【1】- 强化学习的背景、基础理论等

深度强化学习系列【1】-强化学习的背景、基础理论等1.深度强化学习的背景、发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数
cnjs1994·2024-02-06 17:52

WPF MVVM绑定ItemsControl内控件绑定外层DataContext内的属性

经过一段时间的接触，对WPF有了点更深的理解，随之而来的也是更多的难题。
余笔·2024-02-06 10:41
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