TreeView的一些问题

treeview本来是表达xml的最佳形式,但是xml有属性和子节点,treeview只有子节点
一般的做法是把属性也作为子节点挂在节点下,但是感觉就很不好:一个没有子节点而只有属性的节点,它居然也可以展开!

virtualTreeView支持节点属性(列),以多列的形式展示,非常好
但是,它要求所有节点的列都是一样的,值可以不一样,名、数量必须一样,因为它的列是从上到下一统到底的
而一般,不同的节点,它们的属性(列)名、数量很可能是不一样

这个情况,不知道怎么表现比较好。。。。。。
——每个节点如果必要,嵌一个2行(列名+列值)x n列的grid?

另外,如果一个节点的信息是个长文本,如何直接在treeview里面显示比较好?
好像treeview不支持节点的高度可各自动态变化。。。。。。
——每个节点如果必要,嵌一个memo?

virtualTreeView还有2个问题:

1、新加的节点,经常出现单击每个node的text部分无响应,需要单击image部分才恢复正常

估计是点击位置判断矩形还是添加前的,不知道怎么在添加后刷新一下当前可见的各个节点的位置判断矩形

2、想实现分段加载,不知道怎么实现:
从文件1里加载根节点的最后20个一级子节点(以及它们的子节点),
从文件2里加载根节点的最后21-40个一级子节点(以及它们的子节点),
从文件3里加载根节点的最后41-60个一级子节点(以及它们的子节点),
...

loadfromXXX都是一次性从文件加载,savetoXXX就是一次性写到文件。

现在因为树比较大,而其中绝大多数都是历史信息,不会修改的,只是每次添加一些最上面的信息,保存时,没必要把历史节点的信息也一起写一次。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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