Silverlight实战示例6(兼集合属性的妙用)--客户端视图模型层(VM)

本文介绍了一个基于WPF的应用程序中DynamicDataViewModel的设计与实现细节。该视图模型通过实现INotifyPropertyChanged接口来支持数据绑定,使用命令模式管理UI交互,并通过Dictionary集合管理命令,提高了代码的可维护性和扩展性。

3)视图模型层DynamicDataViewModel .cs

using System;
using System.Net;
using System.Windows;
using System.Windows.Controls;
using System.Windows.Documents;
using System.Windows.Ink;
using System.Windows.Input;
using System.Windows.Media;
using System.Windows.Media.Animation;
using System.Windows.Shapes;
using MAppStructure.Datasource;
using System.ComponentModel;
using System.Collections.Generic;
using MEntities;
namespace MAppStructure.ViewModel
{
/// <summary>
/// 视图模型层,注意必须实现INotifyPropertyChanged接口,这样VM层才能绑定。
/// ViewModel可以做一个基类,这个基类主要是实现INotifyPropertyChanged接口
/// 和你需要的一些公共方法,这里为了简单些,就没有做基类了.
/// </summary>
public class DynamicDataViewModel : INotifyPropertyChanged
{
/// <summary>
/// 视图模型层主要采用的模型层服务实例,注意
/// 可以调用多个模型层得服务实例,这里是演示,所以只做了一个。
/// </summary>
private DynamicDataSource theS;
public DynamicDataViewModel()
{
theS = new DynamicDataSource();
//初始化并注册命令.
Commands = new Dictionary<string, MyCommand>();
Commands.Add("Button1Command", new MyCommand(OnButtonCommand));
}
private void OnButtonCommand(object parameter)
{
LoadData();
MessageBox.Show("ok");
}

/// <summary>
///命令字典集合,这样做的好处一是可以减少定义命令的硬代码,同时提供了一种动
///态命令的可能性,并有利于扩展.
/// </summary>
public Dictionary<string, MyCommand> Commands
{
get;
private set;
}
private List<DynamicDataRow> _DataSource;
public List<DynamicDataRow> DataSource
{
get
{
return _DataSource;
}
private set
{
_DataSource = value;
RaisePropertyChanged("DataSource");

}
}
private DynamicDataTable _DataTable;
/// <summary>
/// 获取来的动态数据表.
/// </summary>
public DynamicDataTable DataTable
{
get
{
return _DataTable;
}
private set
{
_DataTable = value;
RaisePropertyChanged("DataTable");

}
}
/// <summary>
/// 数据加载.
/// </summary>
private void LoadData()
{
theS.GetDynamicDataTable("select * from EmployeeInfo ", op =>
{
if (op.HasError == false)
{
DataSource = op.Value.Rows;
DataTable = op.Value;
}
else
{
MessageBox.Show(op.ErrorMsg);
}
}, null);
}
public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;
protected void RaisePropertyChanged(string propertyName)
{
var handler = PropertyChanged;
if (handler != null)
{
handler(this, new PropertyChangedEventArgs(propertyName));
}
}
}
/// <summary>
/// 自己的命令类,主要为了命令的绑定.这里是典型的命令模式,命令的接收者是本VM.不过这里的
/// 命令接收者并没有作为命令的成员,而是采用委托方式,在这种情况下更为便利。
/// </summary>
public class MyCommand : ICommand
{
public bool CanExecute(object parameter)
{
return true;
}
private Action<object> _action;
public MyCommand(Action<object> Action)
{
this._action = Action;
}
public event EventHandler CanExecuteChanged;

public void Execute(object parameter)
{
if (_action != null)
{
_action(parameter);
}
}
}
}
这里大家注意的是,我的命令采用的不是一般的定义方式,而是采用字典集合的方式进行,好处上面讲了,请大家注意页面的绑定方式。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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