快速浏览Silverlight3 Beta:使用SaveFileDialog保存到本地文件

     在Silverlight3 Beta,提供了保存文件对话框,通过它我们可以很方便的将文本(包括图片等)信息
保存到指定的本地文件上,当然这是要求一定权限的,所以在启用VS2008时请选择以“管理员身份”运行,
即:
     


    只有这样才不会在稍会的保存文件时,出现权限不足而无法保存的问题。
    
    首先,我们的XAML文件内容如下:
    
< Grid  x:Name ="LayoutRoot"  Background ="AliceBlue" >
    
< Grid.RowDefinitions >
        
< RowDefinition  Height ="250" />
        
< RowDefinition  Height ="25" />
        
< RowDefinition  Height ="25" />
    
</ Grid.RowDefinitions >
    
< TextBox  Name ="Msg"  Grid.Row ="0"  Text ="请输入内容"  Width ="400"  Height ="200"  FontSize ="16"   />
    
< Button  Name ="SaveFile"  Content =" 保  存 "  Grid.Row ="1"  Click ="SaveFileClick"  FontSize ="14"  Width ="200" />
    
< TextBlock  Name ="FileName"   Grid.Row ="2"  FontSize ="14" />
</ Grid >


    而相应的CS代码也非常简单:
    
private   void  SaveFileClick( object  sender, RoutedEventArgs e)
{
    SaveFileDialog sfd 
=   new  SaveFileDialog()
    {
        DefaultExt 
=   " txt " ,
        Filter 
=   " Text files (*.txt)|*.txt|All files (*.*)|*.* " ,
        FilterIndex 
=   2
    };
    
if  (sfd.ShowDialog()  ==   true )
    {
        FileName.Text 
=   " 文件名称: "   +  sfd.File.Name;
        
using  (Stream stream  =  sfd.OpenFile())
        {
            Byte[] fileContent 
=  System.Text.UTF8Encoding.UTF8.GetBytes(Msg.Text);
            stream.Write(fileContent, 
0 , fileContent.Length);
            stream.Close();
        }                
    }
}


     这样,我们就可以运行来看一下效果了:)

 

 

       当输入结束后点击保存按钮时,系统会提示保存的文件位置,当点击确定后,上面TextBox中的内容
就被保存到该文件中了。

 

       保存文本时,显示被保存的文件名称。

 

   
     不过当用户选定本地文件的时候,只能得到这个文件的stream实例,而不是这个文件的路径(通过引用
File.FullNameFile.DirectoryName时会报异常)。按官方的解释是:

    这样的设计避免了提供一个打开任意路径的本地文件的功能,从而使Silverlight运行在一个更为安全的

环境中。


     好了,今天的内容就先到这里了。
    
     源码下载,请 点击这里
    
    
     原文链接: http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2009/04/01/1427414.html

     作者: daizhj, 代震军

     Tags: silverlight,3 beta,SaveFileDialog,保存文件,对话框
    
     网址: http://daizhj.cnblogs.com/   

    
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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