【万里征程——Windows App开发】如何在多个页面间读取/保存文件【草稿】

本文展示了如何在UWP应用中进行文件的创建、读取和写入操作。通过具体的代码片段,介绍了如何使用StorageFolder和StorageFile类来处理本地文件,包括创建文件、写入文本和从文件中读取文本。

首先在第二个页面中

static public  StorageFolder  folder = Windows.Storage.ApplicationData.Current.LocalFolder;
StorageFile file = await folder.CreateFileAsync("New Document.txt", CreationCollisionOption.ReplaceExisting);

await FileIO.WriteTextAsync(file, "Write text to file4.");
if (this.Frame != null)
{
    this.Frame.Navigate(typeof(MainPage));
}

在主页面中:

 private async void LoadSettings()
        {
            StorageFile file = await AddProject.folder.GetFileAsync("New Document.txt");
            tBlockProjectName.Text = await FileIO.ReadTextAsync(file);
        }

在主页面的MainPage中:

   LoadSettings();

在主页面的OnNavigationTo中:

  protected override void OnNavigatedTo(NavigationEventArgs e)
        {
            LoadSettings()
            // TODO: Prepare page for display here.

            // TODO: If your application contains multiple pages, ensure that you are
            // handling the hardware Back button by registering for the
            // Windows.Phone.UI.Input.HardwareButtons.BackPressed event.
            // If you are using the NavigationHelper provided by some templates,
            // this event is handled for you.
        }

版权声明:本文为 NoMasp柯于旺 原创文章,未经许可严禁转载!欢迎访问我的博客:http://blog.youkuaiyun.com/nomasp

转载于:https://my.oschina.net/nomasp/blog/503496

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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