41、WPF 样式、形状、变换与画笔全解析

WPF样式、形状、变换与画笔解析

WPF 样式、形状、变换与画笔全解析

1. 样式与属性触发器

在使用特定技术时,需要用到属性触发器。关键在于,不要为属性触发器提供任何 Setter 对象,而是设置 Trigger.EnterActions Trigger.ExitActions 属性。这两个属性都接受一个操作集合,例如用于启动动画的 BeginStoryboard 操作。当属性达到指定值时,执行 EnterActions ;当属性值改变为非指定值时,执行 ExitActions

样式允许定义命名的属性值集,并轻松应用到相应元素上。它是支持许多其他 WPF 功能的关键因素,比如为一系列控件应用新的控件模板、根据当前系统主题使用不同的格式、动态更改应用程序的外观以及通过自动动画增强元素效果等。

2. WPF 图形模型概述

WPF 由全新的图形模型驱动,它以相同的方式处理预建控件和自定义绘制的图形,在普通二维绘图中使用硬件加速,并且更倾向于使用可缩放向量而非位图。

3. 理解形状

在 WPF 用户界面中绘制二维图形内容的最简单方法是使用形状,这些形状由专门的类表示,如简单的线条、椭圆、矩形和多边形等,它们在技术上被称为绘图基元,可以组合这些基本元素来创建更复杂的图形。

WPF 中形状的重要特点是它们都继承自 FrameworkElement ,因此形状也是元素,这带来了以下重要影响:
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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时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长短期记忆网络(LSTM)在处理时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解决各类时间序列预测问题,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,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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