silverlight学习笔记

本文详细介绍了WPF中常用的布局方式,包括绝对定位的canvas、网格布局grid、边框border、堆叠面板stackpanel、框架frame及滚动视图scrollViewer等控件的使用方法,并提供了childwindow自定义弹出窗体的实例。

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布局相关:

canvas  ---绝对定位的画布

grid            ---分行分列进行布局

border        ---是个容器,里面只能包含一个对象,通常里面是个border

stackpanel   ---纵向或横向布局,每一列或每一行只能有一个元素

frame     ----在多个XAML页面之间进行切换,以进行不同的功能操作

View Code
<navigation:Frame x:Name="ContentFrame" Style="{StaticResource ContentFrameStyle}" 
Source
="/Home" Navigated="ContentFrame_Navigated" NavigationFailed="ContentFrame_NavigationFailed">
<navigation:Frame.UriMapper>
<uriMapper:UriMapper>
<uriMapper:UriMapping Uri="" MappedUri="/Views/Home.xaml"/>
<uriMapper:UriMapping Uri="/{pageName}" MappedUri="/Views/{pageName}.xaml"/>
</uriMapper:UriMapper>
</navigation:Frame.UriMapper>
</navigation:Frame>

scrollViewer   ---由于该控件内仅能支持一个子控件,所以在多数情况下,ScrollViewer控件都会和Stackpanel,Canvas和Grid相互配合使用。如果遇到内容较长的子控件,ScrollViewer会生成滚动条,提供对内容的滚动支持。

childwindow---自定义弹出窗体

转载于:https://www.cnblogs.com/ixxonline/archive/2011/11/19/lilverlight.html

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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