popular databinding expressions

本文详细解析了WPF中的数据绑定表达式,包括DataContextBindings、RelativeSourceBinding和CurrentItemofCollectionBindings等核心概念,帮助开发者更高效地进行数据绑定操作。
Popular DataBinding Expressions

DataContext Bindings

Each control in WPF has a DataContext property. It's meant to be bound to an object that contains the data to be displayed. The DataContext property is inherited along the logical tree.

{Binding}
Binds object in the DataContext
{Binding Name}
Binds the Name property of the object in the DataContext
{Binding Name.Length}
Binds the Length property of the Name property of the object in the DataContext.

RelativeSource Binding

The relative source mode of the binding extension helps you to bind to an object with an relative relation to you. You don't know your or its abolute position, but you know if it's the previous or next item, two levels above you or of an specific type.

{Binding RelativeSource={RelativeSource Self}}
Bind to your self. Helpful to access your own properties.
{Binding Text, RelativeSource={RelativeSource Self}}
Binds Text property of the target element.
{Binding IsSelected, RelativeSource={RelativeSource Mode=FindAncestor,AncestorType={x:Type ListBoxItem}}}
Binds to the IsSelected property of a parent element of type ListBoxItem.

Current Item of Collection Bindings

The slash is a special operator that lets you access the current item of a collection view.

{Binding /}
Binds to the current item of a collection in the data context.
{Binding Customers/}
Binds to the current item of a collection from the Customer property within the data context.
{Binding Customers/Name}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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