58、WPF数据绑定中的验证机制详解

WPF数据绑定中的验证机制详解

在WPF(Windows Presentation Foundation)的数据绑定过程中,验证是一个至关重要的环节,它能够确保用户输入的数据符合特定的要求。本文将详细介绍WPF中几种常见的验证规则及其使用方法,同时探讨如何处理验证错误以及如何自定义错误指示。

1. 数据对象与验证

在数据对象中放置验证逻辑是否是一个好的做法,一直是一个备受争议的话题。这种做法有其优点,例如它可以捕获所有类型的错误,无论是由于用户输入无效、编程错误还是基于其他无效数据的计算导致的。然而,它也有缺点,会使数据对象变得更加复杂,并将原本用于应用程序前端的验证代码深入到后端数据模型中。

在某些情况下,属性验证可能会意外排除数据对象的合理使用,甚至导致数据不一致和错误。例如,库存数量(UnitsInStock)为 -10 可能在某些情况下没有意义,但如果底层数据库存储了这个值,你可能仍然希望创建相应的产品对象以便在用户界面中进行编辑。

在当前的示例中, StoreDB Product 类被设计为后端数据访问组件的一部分。在这种情况下, Product 类只是一个用于在不同代码层之间传递信息的包装器,因此验证代码不适合放在 Product 类中。

2. ExceptionValidationRule

ExceptionValidationRule 是一个预构建的验证规则,它可以让WPF报告所有异常。要使用 ExceptionValidationRu

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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