2015.3.11 VS异步控件及进度条结合应用

本文介绍如何使用C#中的BackgroundWorker组件实现异步任务处理与进度更新,包括开始、取消异步任务的方法及如何通过进度条展示任务进度。

1、在Form中添加 指针控件:BackgroundWorker-bgwork;进度条控件progressBar1 以及开始、取消按钮

2、开始按钮启动异步线程

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

   bgwork.WorkerReportsProgress = true; //允许异步控件报告状态

   bgwork.WorkerSupportsCancellation = true;//允许终止

   bgwork.RunWorkerAsync(new string[3] { "1", "2", "3" });//启动异步事件,其中可带任意参数e

}

3、执行异步函数

private void bgwork_DoWork(object sender, DoWorkEventArgs e)

{

    for (int i = 1; i < 101; i++)

    {

        Thread.Sleep(100);

        bgwork.ReportProgress(i); //触发bgwork_ProgressChanged事件,显示百分比i%

        if (bgwork.CancellationPending) //随时监测有无中止此后台进程

        {

            e.Cancel = true;//异步线程主动报告终止线程

            return;

        }

    }

}

private void bgwork_ProgressChanged(object sender, ProgressChangedEventArgs e)

{

    progressBar1.Value = e.ProgressPercentage; //主界面上显示进度条

}

中止后台进程

private void button2_Click(object sender, EventArgs e)

{

    bgwork.CancelAsync();  //主进程要求异步线程终止 此时bgwork.CancellationPending由false变为ture

}

异步进程中止和结构后触发事件

private void bgwork_RunWorkerCompleted(object sender, RunWorkerCompletedEventArgs e)

{

    if (e.Cancelled) MessageBox.Show("取消");//异步线程终止后,主进程判断退出原因,是主动取消还是出错退出。

    else MessageBox.Show(e.r);

}

转载于:https://www.cnblogs.com/mol1995/p/5964856.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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