C#学习笔记

一、常用类


在设计时使窗体成为 Windows 窗体应用程序中最顶端的窗体

  • “属性”窗口中,将 TopMost 属性设置为 True

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privatevoid button1_Click(object sender, System.EventArgs e) {}

第一个参数 sender 提供对引发事件的对象的引用。 上面示例中的第二个参数 e 传递特定于要处理的事件的对象。 通过引用对象的属性(有时引用其方法)可获得一些信息,如鼠标事件中鼠标的位置或拖放事件中传输的数据。

通常每个事件都会为第二个参数产生一个具有不同事件对象类型的事件处理程序。 一些事件处理程序,如 MouseDown 和 MouseUp 事件的事件处理程序,对于其第二个参数具有相同的对象类型。 对于这些类型的事件,可使用相同的事件处理程序处理这两个事件。


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Form 和 Control 类公开了一组与应用程序启动和关闭相关联的事件。 当 Windows 窗体应用程序启动时,主窗体的启动事件按以下顺序引发:

当应用程序关闭时,主窗体的关闭事件按以下顺序引发:

Application 类的 ApplicationExit 事件在主窗体的关闭事件之后引发。

 

启用视觉样式

Application.EnableVisualStyles();

 

Image类操作图像


内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题参考“常见问题与解决技巧”部分及排查。
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