Silverlight之Frame

本文深入探讨了Silverlight程序设计中在多个XAML页面间进行切换所需的两个关键控件:Frame和HyperlinkButton。详细介绍了Frame组件的使用方法、属性和事件,以及HyperlinkButton作为超链接按钮的功能特性,同时提供了实例代码展示其在实际开发中的应用。

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Silverlight的程序设计中经常需要在多个XAML页面之间进行切换,以进行不同的功能操作。

与导航有关的控件

1)Frame

该组件的主要作用是承载Silverlight的XAML页面。

组件所在命名空间:

System.Windows.Controls

 

组件常用方法:

GoBack:返回前一个浏览页面,抑或是抛出无前一浏览页面异常。

GoForward:返回后一个浏览页面,抑或是抛出无后一浏览页面异常。

Navigate:导航至由URI具体指定的内容。

StopLoading:停止还未被处理的异步页面加载。

组件常用属性:

CanGoBack:获取一个值用以判定是否能导航至前一个页面。

CanGoForward:获取一个值用以判定是否能导航至后一个页面。

CurrentSource:获取目前显示内容的URI

JournalOwnership:获取或设置一个Frame组件是否负责管理它自己的导航历史,抑或是与Web Browser的导航相集成。

Source:获取或设置目前内容的URI或者是正在被导航到的内容的URI

UriMapper:为Frame组件获取或设置一个对象来将一个URI转至另一个URI

组件常用事件:

FragmentNavigation:当内容段落导航开始时发生。

Navigated:当页面内容已导航完毕且可得时发生。

Navigating:当一个新的导航在被请求时发生。

NavigationFailed:当被请求导航内容发生错误时发生。

NavigationStopped:当一个导航因为调用StopLoading方法而终止,或在当前导航正在进行中,一个新的导航被请求时发生。

2HyperlinkButton

显示超链接的按钮

组件所在命名空间:

System.Windows.Controls

 

组件常用属性:

NavigateUri:获取或设置导航的URI,当该组件被点击时。

TargetName:获取或设置页面能被打开的目标窗口或Frame,或者是Silverlight应用程序中需要导航至的对象。

        <sdk:Frame Grid.Column="1"  Name="frame1" VerticalAlignment="Stretch"  HorizontalAlignment="Stretch" >
<sdk:Frame.UriMapper>
<sdk:UriMapper>
<sdk:UriMapper.UriMappings>
<sdk:UriMapping MappedUri="/{page}.xaml" Uri="/{page}"></sdk:UriMapping>
</sdk:UriMapper.UriMappings>
</sdk:UriMapper>
</sdk:Frame.UriMapper>
</sdk:Frame>




转载于:https://www.cnblogs.com/Zyang/archive/2012/01/11/Frame.html

内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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