wp7.1 联系人

批量保存联系人与联系人图片处理的实现

在千吃呼万唤中,终于可以获取联系人和增加联系人了!但是由于增加联系人是以Task方式来实现的,所以无法通过程序实现批量保存联系人。

一.新增了一个命名空间:Microsoft.Phone.UserData;在这个命名空间里新增了多个用于联系人的类,其中通过Contacts类可以异步获取联系人列表。

Contacts _contact = new Contacts();

_contact.SearchCompleted += new EventHandler<ContactsSearchEventArgs>(_contact_SearchCompleted);

_contact.SearchAsync(String.Empty, FilterKind.None, "Contacts Test #1");//在这里可以输入参数,过滤搜索结果

void _contact_SearchCompleted(object sender, ContactsSearchEventArgs e)

{

this.listBox1.ItemsSource = e.Results.ToList();

}

获取联系人的图片方法:

BitmapImage bi = new BitmapImage();

bi.SetSource(e.Results.First().GetPicture());

二.新增了Save Contact Task,这个task用来保存新的联系人,但是这个task中并没有给出直接选择照片或图片的方法,而是要在Task运行后,在Task中选择图片。

SaveContactTask _task = new SaveContactTask();

_task.FirstName = "Randy";

_task.LastName = "Lee";

_task.Nickname = "xiaogem";

_task.MobilePhone = "1234567890";

_task.Completed += new EventHandler<SaveContactResult>(_task_Completed);//通过这个事件来判断是否保存成功。

_task.Show();

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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