Study WPF ----- 1

本文介绍了WPF中BAML的概念及依赖属性的使用方法,并详细解释了属性提供者的优先级顺序,从属性强制到默认值共计11个层级。此外还提到了如何通过XAML静态标记访问静态属性。

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1. BAML. BAML is a binary version of XAML, it is stored as a resource inside the assembly.

2. Every object in WPF is inherited from DependencyObject.

3. How to add dependency property in a WPF user control?

a. Input "propdp" in the user control class and press "TAB" key.

Dependency property is used with data binding system.

4. The highest priority of property providers is "Animation".

5. The property priority level:

1.  Property coercion:The coercion mechanism allows a delegate to execute before the 
final value is set for the property. That coercion delegate is provided as part of the 
property metadata at registration time. For example, if a property signifies an hour in 
the day, it should have a value between 0 and 23. The coercion callback can look at 
the suggested value, and if (say) it's greater than 23, return 23 as the final value.
2.  Active animation: If an animation is active, it provides the property's current value.
3.  Local value:Set through the property setter in code, or through XAML.
4.  Template parent properties:If the control was created as part of a 
ControlTemplateor DataTemplate, these properties apply (we'll discuss 
data templates in Chapter 6and control templates in Chapter 8).

    5.  Implicit style:(We'll discuss implicit styles in Chapter 8).
    6.  Style triggers from Windows or the application (we'll discuss triggers in Chapter 8).
    7.  Template triggers:Triggers that are part of a template (again, Chapter 8).
    8.  Style setters: Values from styles defined in the Window or the application (styles are 
discussed in Chapter 8).
    9.  Default style: Set by the control creator and can be based on the current 
Windows theme.
    10. Inheritance: As discussed in a previous section.
    11. Default value: As set in the property metadata.

6. Access static property by using x:Static markup.

    <Rectangle Stroke="Black" Height="50" Fill="{x:Static SystemColors.ActiveCaptionBrush}"/>



内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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