Binding to Resources in Silverlight/WPF

本文介绍了WPF中两种不同的资源绑定方法:一种用于静态资源的简单绑定;另一种则针对自定义资源,需要通过特定的方式进行绑定以避免运行时错误。自定义资源绑定需指定CLR名称空间。

1. 对于静态资源,如下binding:


image

 

<UserControl.Resources>
    <l:i18n x:Key="i18n" />
</UserControl.Resources>

<StackPanel x:Name="LayoutRoot" Orientation="Horizontal">
    <TextBox />
    <Button Content="{Binding Path=SearchButton, Source={StaticResource i18n}}" />
</StackPanel>

 

但对于自定义的资源,like

aa4656eabf2851613210d9dab71e028e

namespace ResourceProjectNamespace {

public class ApplicationStrings {

        internal ApplicationStrings() {
        }

        public static string BtnShow {
            get {
                return ResourceManager.GetString("BtnShow", resourceCulture);
            }
        }

}

}

如果按以上写,程序运行时会报错:No matching constructor found on type …

所以对这类资源的binding需要用以下方式:

 

2. 自定义资源的binding

xmlns:resources="clr-namespace:ResourceProjectNamespace"

<Button Content="{Binding Source={x:Static resources:ApplicationStrings.BtnShow}}"  />

转载于:https://www.cnblogs.com/cubean/archive/2011/12/16/2289948.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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