轻松建立Silverlight开发环境

本文介绍如何搭建Silverlight4的开发环境,包括所需的主要工具如Visual Studio 2010、Silverlight 4 SDK、Expression Studio 4及Silverlight 4 Toolkit等,并提供了相关下载资源。

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通常来说,Silverlight 4的开发环境需要包含以下几个开发工具:
1. Visual Studio 2010或者 Visual Web Developer2010Express ,在安装过程中, .Net Framework 4会同时被安装,另外,也可以单独下载 .Net Framework 4安装;
2. 安装完开发工具后,需要下载安装Silverlight 4 Tools for Visual Studio 2010开发包。下载链接: Silverlight 4 Tools for Visual Studio 2010; 安装完成后,在Visual Studio 2010中将会自动更新添加Silverlight 4项目开发模板,以及Silverlight 4 SDK和相关开发环境. 以下是该开发包中包含的内容:
  • Silverlight 4 developer runtime
  • Silverlight 4 SDK (software development kit)
  • Update for Visual Studio 2010 and Visual Web Developer Express 2010 (KB982218)
  • Silverlight 4 Tools for Visual Studio 2010
  • WCF RIA Services V1.0 for Silverlight 4
  • F# Runtime for Silverlight 4
3. 针对Silverlight美工开发人员,需要 下载Expression Studio 4,因为只有Blend 4支持Silverlight 4项目开发,另外Blend 4和Visual Studio 2010是无缝结合,使用Blend 4可以很轻松的创建和修改自定义控件样式,开发专业的Silverlight项目界面。
4. 最后推荐安装 Silverlight 4 Toolkit控件包,该控件是微软开发的Silverlight控件扩展包.其中包含数十种扩展控件,可以方便Silverlight项目开发,另外该项目是开源项目,开发人员可以轻松的修改控件,创建自定义控件效果。
安装完成以上工具,Silverlight 4的开发环境已经创建完毕,如果是使用Web Platform Installer,可以选择以上相关选项进行一键安装,就可以开发Silverlight 4项目了。
另外微软已经推出Silverlight 4简体中文正式版脱机帮助文档,该文档包含Silverlight 4所有的技术知识,是开发人员必备资料,推荐下载。
Microsoft Silverlight 4 脱机文档 (简体中文)
http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?displaylang=zh-cn&FamilyID=b6127b9b-968c-46c2-8cb6-d228e017ad74

Microsoft Silverlight 4 在线帮助文档(MSDN)(简体中文)
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/cc838158(vs.95).aspx
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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