Windows Phone 7的Panorama(全景视图)控件简介

本文介绍Windows Phone 7中的Panorama控件,它通过超宽水平画布提供独特的展示方式。文章涵盖Panorama的整体结构、页面布局及其组成部分(Background、Title和Items Layer),并给出使用建议。
 

本文简单介绍Panorama(全景视图)控件,通过本文的介绍可以对Panorama的使用和效果有个初步的认识。

Panorama控件是Windows Phone 7中一个很特别的控件,它给用户提供一种很好的使用体验。

Panorama控件通过使用一个超过屏幕宽度的长水平画布,提供了一种独特显示控件、数据和服务的方式。

还是看图直观,上图:

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上图这个长的画布就可以看作是一个全景视图,手机当前显示“all”这一部分,在屏幕上向左滑动手指,就可以切换到显示“what’s new”部分。

整体结构

那我们来看看Panorama的整体结构:

Ff941104.dcf9d59c-4b25-49a0-a2ed-e1bca4a7b0b3(en-us,VS.92).png

蓝色线部分是整个Panorama的宽度,红色线表示手机屏幕的宽度。屏幕的宽度比要显示的Content(内容)区域略宽,下一个Content区域的一部分会在当前位置显示出来,就像第一幅图中所示,在当前页面“all”中,会显示出它的后一个页面“what’s new”的左侧边界区域,在用户导航操作时,可以预览到下一个页面的一小部分内容,这样做使用户体验更好。

页面结构

整体结构了解了,我们来看看全景视图的页面结构:

 

 

Ff941126.920f9636-d814-48c2-9d39-002c2f1b070d(en-us,VS.92).png

Panorama由三个不同的Layer组成:Background、Title和Items。

Background Layer

整个全景视图的背景。

通过Background属性,可以给Panorama控件设置背景,建议不要将其背景设置为null,至少设置个图片背景或单色背景

Background是一个Brush类型的属性,可以通过三种画刷来设置:

SolidColorBrush:使用一种纯色画刷设置Background

ImageBrush:使用图片来做背景。

GradientBrush:使用渐变画刷做背景

注意:

建议使用图片的高为800像素,宽度大于480像素,但是不要超过2000像素。高度不足800像素图片会被拉伸,超过2000像素图片将会被裁减。

Panorama的背景图片,其Build Action属性一定要设置为Resource,否则在Panorama第一次显示时不会立刻显示出来。这是因为Build Action属性设置为Content导致资源的异步加载。在其它资源的使用中也应该注意到这点。

Title Layer

整个全景视图的标题,即图片中最大的文字“Panorama”(它太大了,没有完全显示出来)。

不过需要注意的是,即使它显得很不协调,建议还是不要修改它的高度。我们可以理解为:这样做是为了保证所有应用程序中的全景视图其外观能够保持统一的风格。

通过Panorama的HeaderTemplate属性,可以改变它的Tiltle,比如修改字体、颜色,甚至添加一些其它的控件。不过建议不要这样做,修改颜色还好,修改其它的会出现一些怪异的问题。但要注意Title的颜色要与背景协调。避免动态的改变Tiltle的大小,避免使用动画效果的Title。

Items Layer

包含全景视图中的所有Panorama Item的集合,也就是上图所示的绿色和蓝色框区域。

建议在全景视图中最多不要加入超过4个Item。在Item中可以放置比屏幕宽度宽的控件,例如:放置一个Grid控件,将其宽度设置为800,是没问题的。

很明显Item分为两个部分:

Header

绿色框区域是Panorama Item的标题。建议这个标题的名称不要过长(屏幕显示不下当然看着不爽)。

Content

蓝色框区域是Panorama Item的内容,我们要展示的控件就会放到这个区域当中了。

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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