做流程图程序的点滴

4.3

在项目中想实现按钮的弹起和按下的效果..其中阴影效果我折腾了半天.经过如下:想到三中解决方案:

1:在panel上实例化2个btn,通过他们的位置偏移 和canvas的颜色不同来产生效果,/

Rect:TRect;
begin
Rect := image1.BoundsRect;
Rect.Left := Rect.left+10;
Rect.top := Rect.top+10;
Rect.right := Rect.right+10;
Rect.Bottom := Rect.bottom+10;
Color := Canvas.Brush.Color ;
Canvas.Brush.Color := clbtnshadow;
Canvas.fillrect(Rect);
Canvas.brush.color:=Color;
end;
(缺点:1,只为了实现个阴影效果而创建了一个btn,资源上浪费太多,2,这个btn是相对来说独立的一个,可以被选中之类,这样如何把他们绑在一块需要考虑)

2:直接用他的canvas画2个图形.这里有个关键的地方,本来以为

    procedure DrawFlowShape(fsFlowShape:TFlowShapeType;intLeft:integer;
      intTop:integer;intWidth:integer;intHeight:integer);
只需要canvas的 传入 形状类型,还有canvas的 宽度和高度就可以画图形...但是这样的话一个canvas就只能

画一个图形,如果加入了intleft和inttop 函数的含义就变成 在画布特定的位置画一个特定大小的图象,这样使函数的

意义更广泛.关键代码(用了2天啊.哭)

    Canvas.Pen.Color := clBlack;
    Canvas.Brush.Color:=clBtnShadow;
    DrawFlowShape(FlowShape,2,2,width-3,height-3);

    Canvas.Pen.Color := clGreen;
    Canvas.Brush.Color:=clRed;
    DrawFlowShape(FlowShape,0,0,width-3,Height-3);

应该思路对了才动手去做,否则就算做出来了也是莫名其妙的。.

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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