FCL小应用系列-----------如何实现托盘图标显示

本文介绍如何利用.NET Framework中的System.Windows.Forms.NotifyIcon类快速实现Windows托盘图标及其上下文菜单,通过简单的步骤和代码即可完成原本复杂的Win32 API功能。

我们知道在Win32API中,要想实现托盘图标,需要使用Shell_Notify()函数,通知任务栏显示我们指定的图标,然后为图标指定上下文菜单。要想实现需要不少的代码,然而在FCL中,这些功能已经被完整地封装到了System.Windows.Forms.NotifyIcon类中,使用起来相当直接简单。甚至在VS里直接拖拉即可。基本步骤:

(1)为Form增加NotifyIcon类型的对象

为Form增加ContextMenuStrip对象,并设置菜单项和事件,备用。

(2)设置NotifyIcon对象的Icon属性,指定显示的图标文件。

(3)设置NotifyIcon对象的ContextMenuStrip属性,指定上下文菜单。

(4)通过设置NotifyIcon对象的Visible属性控制是否显示托盘图标。

有趣的是,所有这些操作都可以通过VS的可视化拖拉完成,仅需要手写事件响应代码。

.net Framwork FCL封装的确实非常漂亮,但是应用的同时,最好也要想想对应的Win32API是什么,这样才能理解的更加深刻。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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