Windows Live Writer 离线写博客测试

本文介绍了一种利用Windows Live Writer进行离线博客编辑的方法,并通过示例展示了如何插入C#代码片段及图表,同时分享了一些实用插件的使用心得。

我是看到这篇公告:优快云博客频道支持Windows Live Writer离线写博客啦,觉得不错然后尝试一下,挺不错的。

写好了先保存为本地草稿然后等有机会接入网络时再发布。这是一个测试页面,放上几张图片试试效果

Snap_20140604202514_001

真心不错,记录一下。

新增加了几个插件,续测试,插入代码片段

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows;
using System.Windows.Controls;
using System.Windows.Data;
using System.Windows.Documents;
using System.Windows.Input;
using System.Windows.Media;
using System.Windows.Media.Imaging;
using System.Windows.Navigation;
using System.Windows.Shapes;
using Visifire.Charts;
namespace AliChart.Pages
{
    /// <summary>
    /// Interaction logic for SoldFlow.xaml
    /// </summary>
    public partial class SoldFlow : UserControl
    {
        private DataModel<StatIntList> dataModel;
        private List<int> indexList = new List<int>();
        private int lineCount = 0;
        private string suffix;
        public SoldFlow()
        {
            InitializeComponent();
            DataModel<StatIntList> dataModel = SharedData.dmc.WeeklySold();
            foreach (var obj in dataModel.data)
            {
                ItemList.Items.Add(obj.Name);
            }
        }
        public Chart CreateChartLine(string name)
        {
            Chart chart = new Chart();
            chart.Height = 450;
            chart.Margin = new Thickness(0, 0, 0, 0);
            chart.View3D = false;
            Axis yAxis = new Axis();
            yAxis.AxisMinimum = 0;
            chart.AxesY.Add(yAxis);
            Title title = new Title();
            title.Text = name;
            title.Padding = new Thickness(0, 5, 5, 0);
            chart.Titles.Add(title);
            int valueCount = dataModel.data[0].Value.Count;
            int w = valueCount * 40;
            if (w < 600) w = 600;
            chart.Width = w;
           
            int idx = 0;
            for (int i = 0; i < lineCount;++i)
            {
                idx = indexList[i];
                DataSeries dataSeries = new DataSeries();
                dataSeries.RenderAs = RenderAs.Line;
                dataSeries.LineThickness = 2.0;
                dataSeries.LegendText = dataModel.data[idx].Name;
                for (int j = 0; j < valueCount; ++j)
                {
                    DataPoint dataPoint = new DataPoint();
                    dataPoint.AxisXLabel = "#" + (j + 1).ToString();
                    dataPoint.YValue = dataModel.data[idx].Value[j];
                   dataSeries.DataPoints.Add(dataPoint);
                }
                chart.Series.Add(dataSeries);
                chart.Rendered += new EventHandler(chart_Rendered); //去掉多重水印
            }
            return chart;
        }
        //去水印
        void chart_Rendered(object sender, EventArgs e)
        {
            var c = sender as Chart;
            var legend = c.Legends[0];
            var root = legend.Parent as Grid;
            root.Children.RemoveAt(10);
            root.Children.RemoveAt(9);
            //var stackPanel=root.Children[10] as StackPanel;  
            //var textBlock1 = stackPanel.Children[0] as TextBlock;  
            //textBlock1.Text = "http://blog.youkuaiyun.com/fengyhack";
            //var border = root.Children[9] as Border;
            //var textBlock2 = border.Child as TextBlock;
            //textBlock2.Text = "http://blog.youkuaiyun.com/fengyhack";         
        }
        private void Confirm_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            if (rb07.IsChecked == true)
            {
                dataModel = SharedData.dmc.WeeklySold();
                suffix = "(间隔:7天)";
            }
            else if (rb15.IsChecked == true)
            {
                dataModel = SharedData.dmc.HonthlySold();
                suffix = "(间隔:15天)";
            }
            else
            {
                dataModel = SharedData.dmc.MonthlySold();
                suffix = "(间隔:30天)";
            }
            lineCount = 0;
            foreach (var obj in ItemList.SelectedItems)
            {
                string str = obj as string;
                int idx = ItemList.Items.IndexOf(obj);
                if (idx >= 0)
                {
                    indexList.Add(idx);
                    ++lineCount;
                }
            }
            if (lineCount == 0) return;
            GridSoldFlow.Children.Clear();
            Chart chart = CreateChartLine("销量走势"+suffix);
            GridSoldFlow.Children.Add(chart);
        }
        private void ItemList_SelectionChanged(object sender, SelectionChangedEventArgs e)
        {
        }
    }
}
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
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