5、开启Silverlight开发与XAML入门指南

开启Silverlight开发与XAML入门指南

1. 开启Silverlight项目

在开始开发Silverlight业务应用时,虽然默认模板已提供了合理的起点,但在着手开发前,可能需要对其进行一些额外修改。
- 项目模板文件处理 :解决方案中的Web应用项目包含 ApplicationNameTestPage.aspx ApplicationNameTestPage.html 两个页面,它们功能相近,只需保留一个。若无需在页面代码隐藏部分进行处理(如检查安全凭证),可使用HTML页面并删除ASPX页面。在解决方案资源管理器中右键单击保留页面的条目,选择“设为起始页”,确保项目运行时该页面自动在浏览器中加载。
- 解决焦点问题 :运行Silverlight项目时,焦点通常在网页上,而非Silverlight应用。若应用起始页有文本框且在页面加载时设置了焦点,可能会出现异常。可通过在网页中添加JavaScript代码解决此问题:
1. 打开HTML页面(在源代码视图中),在页面顶部的 onSilverlightError JavaScript函数正下方添加以下代码:

function appLoad(sender, args)  
{ 
    var xamlObject = document.getElementById('silverlightControl'); 

    if (xamlObject != null) 
 
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值