26、Silverlight 导航系统:子窗口与框架页面的使用指南

Silverlight 导航系统:子窗口与框架页面的使用指南

在开发 Silverlight 应用程序时,导航系统是一个重要的组成部分,它可以帮助我们实现页面之间的切换和交互。本文将详细介绍 Silverlight 中的子窗口(ChildWindow)和框架(Frame)与页面(Page)的使用方法,以及相关的注意事项。

子窗口(ChildWindow)

子窗口是 Silverlight 中常用的一种控件,用于显示弹出式窗口,以获取用户输入或显示额外信息。

1. 子窗口的特点
  • 子窗口控件会阻塞主用户界面,即用户在子窗口关闭之前无法与主界面进行交互。
  • 不过,Silverlight 工具包(http://www.codeplex.com/Silverlight)中包含一个可浮动窗口(FloatableWindow)控件,它不会阻塞主界面。
2. 设计子窗口

在显示子窗口之前,需要使用 XAML 模板创建一个子窗口,步骤如下:
1. 在 Visual Studio 的解决方案资源管理器中,右键单击项目名称,选择“添加” -> “新建项”。
2. 选择“Silverlight 子窗口”模板,输入名称,然后点击“添加”。
3. Visual Studio 会创建新的 XAML 模板和代码隐藏文件,并添加对 System.Windows.Controls.dll 程序集的引用。

子窗口继承自 ContentControl ,并添加了两个新属性(

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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