16、探索 Visual Basic .NET 中的菜单与工具栏开发

探索 Visual Basic .NET 中的菜单与工具栏开发

在软件开发中,一个良好的用户界面对于提升用户体验至关重要。Visual Basic .NET 为开发者提供了强大的工具,用于创建直观且功能丰富的菜单和工具栏。本文将详细介绍如何在 Visual Basic .NET 中构建、操作和编程菜单与工具栏,同时还会探讨一些相关的练习和知识点。

1. 知识回顾与练习

在开始菜单与工具栏的开发之前,我们先进行一些知识回顾和练习,这有助于巩固之前所学的内容。

1.1 小测验

以下是一些关于控件属性和操作的小测验问题:
1. 定时器控件的 Interval 属性应用的时间增量是多少?
2. 用于向选项卡控件添加新选项卡的集合是什么?
3. 哪个属性返回当前选定选项卡的索引?
4. 判断对错:应该使用不同的图像列表控件来存储不同大小的图像。
5. 要在列表视图控件中显示列,View 属性必须设置为什么?
6. 可以附加到列表视图中某个项目的额外数据列存储在哪个集合中?
7. 要确定列表视图中有多少项目,应该使用哪个对象的哪个属性?
8. 树视图控件中的每个项目称为什么?
9. 如何使一个节点成为另一个节点的子节点?

1.2 练习
  • 练习 1 :在包含列表视图的项目中添加第二个图像列表控件。在这个图像列表中放置一个 32×32 像素的图标,并将该图像列表链接到列表视图控件的 LargeImageList 属性。将 View 属性更改为 Large Icons。图标是否会出现在列表项旁
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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