42、WPF图形绘制:形状、变换与画笔的深入解析

WPF图形绘制:形状、变换与画笔的深入解析

1. Viewbox的工作原理

Viewbox要实现其缩放功能,需要确定两方面信息:内容的常规大小(即不在Viewbox中的大小)和期望的新大小。新大小的确定相对简单,Viewbox会根据其 Stretch 属性为内部内容提供可用的全部空间,也就是说,Viewbox越大,内容也就越大。

而内容的常规大小则隐含在嵌套内容的定义方式中。例如,若为 Canvas 明确指定了200×150单位的大小,Viewbox就会以此为起点进行图像缩放。像椭圆初始宽度为100单位,它会占据 Canvas 绘图空间的一半,当 Canvas 变大时,Viewbox会保持这种比例关系,椭圆依然占据可用空间的一半。

但如果移除 Canvas Width Height 属性, Canvas 的大小将变为0×0单位,此时Viewbox无法对其进行缩放,嵌套内容也就不会显示。不过,若单独使用 Canvas ,即使其大小为0×0,只要 Canvas.ClipToBounds 属性未设置为 true ,形状仍可绘制在 Canvas 区域之外,而Viewbox对这种情况的容忍度较低。

若将 Canvas 置于按比例缩放的 Grid 单元

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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