新手学习wpf记录 等级2

本文介绍了WPF的基础概念,包括程序集结构、命名空间及基本类的使用等,适合有一定编程基础并希望快速上手WPF界面开发的学习者。

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关于wpf


1.从一开始我就是会建wpf项目,会拖控件的知道怎么写个wpf的程序。这些
都是最简单的要是都不知道的话就不要从这里看了。去百度吧!0.0。说的什
基础学,根本不是这样的。假设学习十以内的加减乘除法是入门的话,那零
基础就是会写0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。 但是很多情况我们
我对零基础的理解。

关于wpf

1.wpf类的层次结构
WindowsBase.dll
PresentationCore.dll 
PresentationFramework.dll

这是三个程序集wpf的类主要集中在这三个里。这个点dll是什么文件 百度看 了 什么动态链接库 完全不知所以然。不管了。
base(基础)
presentation(展示,描述,介绍)
core(核心,要点) 
framework(框架)
2.wpf命名空间
using System.Windows.Media;//这是关于绘图、画刷、视频的类
using System.Windows.Controls;//关于wpf控件的类
    /*发现没有,英语好的话就懂代码在说什么了,这英语不好只能加点单词翻译利人利己,单词翻译我百度找的难免出错。反正就这样理解了不管了0.0*/
using(使用、利用)
System(系统)
Media(媒体)
controls(控制)
    3.随便写点关于这个类都好多字了,类还有一堆呢不写了。感觉现在没用
现在只想快点在电脑桌面上搞出狂、拽、炫、酷的界面就行了,原理现在
少搞些,以后再了解。
    学习原理枯燥,根本就学不进去,就算看了一点也记不住。不搞了!!!
内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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