Silverlight学习之运行时改变样式

本文介绍如何在Silverlight应用程序中动态更改按钮样式。通过定义不同样式的按钮并在运行时切换样式实现效果。示例展示了如何使用代码在点击事件中改变按钮外观。

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在Silverlight应用程序中控件的样式一般都是在编译前定义好的,并且用Style标签来应用样式。但是个别情况下,需要在运行时候动态改变样式。在下边的例子中会看到点击按钮后,通过后台代码来改变按钮的样式。

首先在全局样式里边里边定义两个不同的样式

 <Style x:Name="btnAdd" TargetType="Button">
            <Setter Property="Width" Value="150" />
            <Setter Property="Height" Value="30" />
            <Setter Property="Content" Value="Add" />
            <Setter Property="Foreground" Value="Red" />
        </Style>


        <Style x:Name="btnEdit" TargetType="Button">
            <Setter Property="Width" Value="350" />
            <Setter Property="Height" Value="130" />
            <Setter Property="Content" Value="Edit" />
            <Setter Property="Foreground" Value="Green" />
            <Setter Property="FontSize" Value="44" />
            <Setter Property="Background" Value="Red" />
        </Style>

在页面中定义一个Button,Button默认的样式是btnAdd

  <Button x:Name="btnTest" Style="{StaticResource btnAdd}" Click="Button_Click" Margin="50" />

效果

2010052718511723.png

后台Button的click事件

            Style btnStyle = App.Current.Resources["btnEdit"] as Style;
            btnTest.Style = btnStyle;

点击后效果

2010052718520480.png

这样就达到了在运行时候改变控件样式的目的。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/HellenTian/archive/2010/05/27/1745682.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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