继承BaseTool父类自定义控件

自定义ArcGIS工具条
本文介绍了如何在ArcGIS中自定义工具条以实现特定功能。通过创建继承自BaseTool的类并利用HookHelperClass,可以轻松获取地图界面并实现如鼠标点击事件等功能。

ArcGIS原有的工具条已经为我们提供了很多的定义好的工具,这些工具都很常用而且基本上能够满足我们的使用需求,但有时候需要运用到一些比较特别(qipa)的功能,于是我们就需要对控件进行自定义。

首先创建一个继承于BaseTool的​类文件,该类文件会将一些必要的实现了ITool等接口的方法都列出来,一些重复的代码不需要自己写,非常方便。

​​​​​在这个类中我们可以通过OnCreate(object hook)来获取当前的地图界面,它通过下列代码进行赋值:

                m_hookHelper = new HookHelperClass();

                m_hookHelper.Hook = hook;

​然后通过 m_hookHelper.ActiveView即可以获取当前mapcontrol的ActiveView,这个对象是该工具与地图的交互桥梁。通过在OnMouseUp(int Button, int Shift, int X, int Y)等事件处理函数中编写事件代码即可以完成功能编写,简直不能再简单啊!

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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