22、提升GUI用户体验与高尔夫项目开发全解析

提升GUI用户体验与高尔夫项目开发全解析

在GUI开发中,提升用户体验是至关重要的。许多控件,特别是TreeView,在处理大量数据时存在一定的局限性。通过使用虚拟节点并在准备好显示数据时才获取数据,可以克服TreeView控件的一些限制。同时,多线程技术的应用可以在填充控件数据的同时,让用户继续在屏幕上进行导航操作,极大地提升了用户体验。

1. 多线程与TreeView性能优化

多线程允许在填充控件(如TreeView)时,用户仍能自由导航屏幕。例如,可以在填充TreeView的同时,使用鼠标在屏幕上进行绘制操作。虽然用户可能并不了解多线程的细节,但他们会明显感受到无需长时间等待数据显示的便利。

2. 高尔夫项目概述

开发了一个高尔夫计分跟踪程序,这是一个MDI应用程序,包含两个子窗口和多个模态对话框。该项目的数据结构基于集合,使用了多个自定义的强类型集合,这些集合从数据库层收集数据,数据库层将数据持久化与程序的其他部分分离,提供了极大的灵活性。

3. 数据结构设计
  • 自定义集合优势 :使用自定义集合有两个主要原因,一是集合是强类型的,二是在作为程序集使用时,可以控制某些功能的暴露。例如,在创建一个暴露GolfCourses集合的DLL时,不直接暴露原始集合,而是自定义集合并仅暴露Count和Item属性,通过类中的方法来添加和删除对象,这样可以更好地控制集合内容并进行额外处理。
  • IHoleDetails集合示例 :以IHoleDetails集合为例,它实现了IEnumerable接口,使用Sorte
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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