对界面编程一些感想

大多数开发者刚学编程时,一般是从比较简单的示例代码开始,运行出来一般是很基本的Windows界面,那时候对漂亮的程序界面都是充满好奇,心里想着他们是怎样实现的呢?就是这份好奇,让不少人升起对界面编程的兴趣。

在论坛里面看到不少大牛发布自己的界面作品,有仿IM软件的,仿播放器的,有使用DirectUI技术,效果非常不错。非常欣赏他们的共享精神。大多数朋友看到这样的界面库在羡慕的同时,一定迫不及待的把源码下载下来。

可是我想估计90%以上的人会稍微看一下就放到一边了,除了少数有心人会去细细研究一番,为什么会这样呢?

我也曾经对界面编程非常感兴趣,热衷于各种自绘技术。也自绘过不少控件,对话框,button,组合框,列表框,并且也基于CBT钩子开发过界面库。一路走来,仔细反思下得到以下心得写出来与大家探讨以下:
1.界面开发学习还是有一些难度的,首先不同的控件需要处理不同的消息。要绘出特效也不是那么容易,比如实现算法。即使实现了还要考虑效率,比如刷新时防止闪烁。
2.某些特效,比如玻璃效果,渐变等,其实都是花哨而不实用的。其实大部分时候使用贴图就可以了,各种特效可以借助PS去实现,这样一样可以实现很炫的界面。
3.界面库代码可重用性非常差,比如在网上找的一份自绘控件类,要用到自己的项目中,不改动基本是不行的。如果可能需要替换背景图片,改变边框颜色。如果对控件自绘不熟的的话,改起来了是很麻烦的。如果要做一个管理系统,用一份仿QQ的或者仿播放器的界面代码区改,估计改动会非常大,而且还要在对界面库代码非常熟悉的情况下修改。
4.由于软件界面千变万化,没有两款软件对界面的需求是一样的,因为功能需求不同,对界面的需求自然不同。C++作为静态语言,实在是不适合做界面,这就造成目前大部分C++开发软件的软件三四成以上的代码都有界面相关的,试想一下,如果软件不需要界面,谁还会去用MFC。每开发一款新软件,程序里面都充满重复的界面代码,看着都烦。

那么做界面的出路在哪儿呢?怎样让开发者可以专注软件逻辑开发,而不用考虑界面呢.我一直在考虑开发出一款容易使用,可以灵活配置以满足各种需求界面库,但是要实现各种功能,复杂度将达到个人无法控制的程度。

后来对Web开发比较感兴趣,开始做网页的时候,恍然大悟,这不就是开发者一直追求的界面与逻辑完全分离吗?
在Web开发中:
HTML描述界面主体框架,CSS描述界面元素的样式(比如元素字体,背景图片,前景色,背景色),Javascript描述元素动态行为,比如单击事件响应。
HTML和CSS都是脚本,Javascript是解释型语言,修改非常方便,刷新一下网页效果就出来了,不像C++程序需要重新编译。
HTML,CSS和Javascript组合基本可以实现满足任何需求的界面。

加上现在移动开发越来越火,可以看出以后软件开发的大势所趋:
1.使用BS构架代替CS构架,大部分软件都可以使用MVC模型,所有转过去基本没有问题。
2.使用脚本加动态语言描述界面,比如微软的WIN8开发使用HTML5加CSS3开发界面。

所以我认为如果不是特别感兴趣,根本没有必要把太多的时间花在界面编程上,更没有必要去实现某个特效,如果开发中真的需要改变界面,贴图就好。如果想着去开发一款界面库,你的工作到头来很可能会是徒劳。

大家还是把精力放在逻辑功能上,或者学习新的编程语言,学习的同时与自己已学的语言多做体会比较,你会觉得这样收获会更大。
一家之言,欢迎大家批评指正。
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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