界面设计02 - 零基础入门学习Delphi43

本文介绍了MDI(多文档界面)应用程序的设计技术,包括与SDI应用程序的区别、MDI的特征及创建过程。详细讲述了通过模板创建MDI应用程序的方法,以及从头开始创建MDI应用程序所需的五个步骤。

界面设计02

 

让编程改变世界

Change the world by program


 

MDI应用程序设计技术

  与SDI应用程序相对应,MDI应用程序是允许在一个主窗体中创建多个子窗口的应用程序。 例如 Microsoft Excel 与 Microsoft Word for Windows 等就是具有多文档界面(Multiple Document Interface,MDI)的应用程序。  

MDI的一些个特征:

MDI应用程序允许用户同时显示多个文档,每个文档显示在它自己的窗口中。 文档或子窗口被包含在父窗口中,父窗口为应用程序中所有子窗口提供工作空间。   一个应用程序可以包含许多相似或者不同样式的子窗体。在运行时,子窗体显示在父窗体工作空间之内,且不能移出父窗体。 当子窗体最小化时,它的图标显示在父窗体的工作空间之内,而不是在任务栏中。 创建MDI应用程序,可以通过模板也可以由用户从头开始创建。  

通过模板创建MDI应用程序

  应用模板创建MDI应用程序的步骤如下: 【File】→【New】→【Other】,在该对话框中选中【Projects】选项卡,再选中图标【MDI Application】 在【Select Directory】对话框中选择MDI应用程序的保存路径,然后单击【OK】按钮,系统将自动创建一个标准的多文档应用程序。   手把手演示!(具体小内内请听小甲鱼视频讲解)  

从头开始创建MDI应用程序

 

STEP one:创建主窗体

一个MDI应用程序有一个主窗体,用来作为其他窗体的父窗口。要把某窗体设置为主窗体,需把它的 FormStyle 属性值设置为 ”fsMDIForm”。  

STEP two:创建子窗体

一个MDI应用程序可能有一个或多个不同风格的子窗口,每一种子窗口均需创建一个子窗体。要创建子窗体,首先应把窗体添加到应用程序中, 然后把它的 FormStyle 属性值设置为 “fsMDIChild”。  

STEP three:创建应用程序菜单和菜单融合

一般的MDI应用程序中,不但父窗口有菜单,子窗口也可以有菜单。 如果子窗口有菜单,则程序运行时,当子窗口获得焦点时,子窗口的菜单项将与父窗口菜单融合。   父窗口菜单与子窗口菜单的创建方法与普通窗体的菜单创建方法基本相同。 菜单融合是指在程序运行过程中,子窗口菜单与父窗口菜单的相互作用。   如当子窗口获得焦点时,子窗口的菜单或插入主窗口的菜单中,或替换部分或全部的父窗口菜单。 为进行菜单融合,需设置窗体的 Menu 属性和菜单项的 GroupIndex 属性。   Menu 属性定义窗体的活动菜单,而菜单融合只针对活动菜单进行。 如果窗体有多个菜单组件,运行时可通过以下代码选择当前使用的菜单组件:Form1.Menu:= 菜单组件名;     GroupIndex 属性决定出现在菜单条中各菜单项的位置。在菜单融合中,GroupIndex 属性将决定子菜单是插入还是替换主窗口菜单条中的菜单。 GroupIndex 属性的默认值是0,其取值及含义如下:
  1. 数值越小,菜单的位置越靠左。如 GroupIndex 为0的菜单将出现在菜单条的最左端。
  2. 若需要替换主菜单中的某一菜单项,则将子菜单相应菜单项的 GroupIndex 设为与之相等的值。这条规则适合一个或多个菜单项。
  3. 如主菜单中的”Temp”菜单的 GroupIndex 属性的值为N。将子菜单的一个或多个菜单项的 GroupIndex 的值设为N,则在运行时,这些菜单项将替换主菜单的”Temp”菜单。
  4. 将同一窗体的多个菜单项的GroupIndex设为相同值,原有的排列顺序在菜单融合时将保持不变。
  若要在菜单融合时插入菜单项,则需要在主菜单中预留 GroupIndex 数值”位置”。 如主菜单的两菜单项数值为0、2,则子菜单中 GroupIndex 数值为1 的菜单在融合时将插入其中。  

STEP four:运行时子窗体的创建和关闭

通常在设计时要创建子窗体的模板,在程序执行时通过子窗体的 Create 方法创建子窗体。 要关闭子窗体,可使用子窗体的 Close 方法。 此时将产生子窗体的 FormClose 事件,在该事件中应给 Action 参数赋值 caFree,如以下的 FormClose 事件程序: [codesyntax lang="delphi"]
procedureTForm1.FormClose(Sender: Tobject; varAction: TcloseAction);
begin
    action:= cafree;
end;
[/codesyntax]   另外在窗体的 FormClose 事件中,Action 参数的取值及其含义如下表: [caption id="attachment_639" align="aligncenter" width="599"] Action 参数的取值及其含义[/caption]   在 MDI 子窗体的 FormClose 事件中如果不给 Action 参数赋值,系统默认把 caMinimize 赋值了 Action 参数。  

STEP five:与MDI应用程序有关的一些属性或方法

Mdichildcount 属性:该属性是一个运行属性,用来记录当前共有多少个MDI子窗体。 Mdichildren 数组属性:该属性用来引用MDI子窗体,它的每一个元素对应一个MDI子窗体,如以下程序段是把所有的子窗体给关闭: [codesyntax lang="delphi"]
for i:= mdichildcount-1 Downto 0 do
    mdichildren[i].close;
[/codesyntax]   Tile 方法:该方法的作用是以平铺方式排列所有的子窗体。 Cascade 方法:该方法的作用是以层叠方式排列所有的子窗体。   课后作业及实践:图片文件查看器 编写一个能够同时查看多张图片文件的图片文件浏览器。  

TIPS

 

菜单融合

当子窗体获得焦点时,子窗体的菜单将和主窗体的菜单融合在一起。  

文件的打开

当执行文件的打开操作时,通过一个打开对话框选择一个图片文件。如果选择的是图片文件,则通过程序创建一个子窗体的实例,并把图片文件 显示在子窗体中的图像框控件中。通过Create 方法创建的窗体,一开始时是不可见的,必须把它的Visible属性设置为True,窗体才可见。  

关闭所有子窗体

MDI 窗体有一个属性 mdichildcount,它的值代表着子窗体的数量,有一个数组属性 mdichildren,通过它可以访问每一个子窗体,通过一个循环执行每一个窗体的Close方法即可。  

子窗体的卸载

应在窗体的FormClose事件中执行下面语句使窗体卸载:action:= cafree; 如果没有该语句,则子窗体被最小化。 [buy]  获得所有教学视频、课件、源代码等资源打包 [/buy] [Downlink href='http://kuai.xunlei.com/d/LKPPPXQDHAXK']视频下载[/Downlink]

转载于:https://www.cnblogs.com/LoveFishC/archive/2012/07/01/3847197.html

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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