Silverlight 资源文件的问题 - 不能按指定语言切换

本文介绍如何在Silverlight项目中实现多语言支持。重点讲解了如何正确配置<SupportedCultures>标记以确保应用能按预期切换语言。

在给Silverlight项目增加多语言资源文件后,第7步的修改很重要,否则资源文件不会按照指定的语言进行切换,显示的仍然是默认语言。

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/dd941931(v=vs.95).aspx

7. 在项目文件中,向 <SupportedCultures> 标记添加您的应用程序已为其创建了附属程序集的非特定区域性和特定区域性的名称。如果您的应用程序支持多种区域性,请使用分号 (;) 分隔名称。此区域性的列表不应包括您的应用程序的默认区域性。例如,其默认区域性为英语 ("en") 并且支持英语 - 美国 ("en-US")、法语 ("fr")、法语 - 法国 ("fr-FR")、俄语 ("ru") 和俄语 - 俄罗斯 ("ru-RU") 区域性的应用程序的 <SupportedCultures> 标记可能如下:

   <SupportedCultures>en-US;fr;fr-FR;ru;ru-RU;</SupportedCultures>

我开始按照这个文档设置了语言后,没有理解第5步到第7步的目的。

明显看出这是一个手动修改项目文件的做法,不知道MS为何将这个设置要通过手工的方式改写。

既然VS都不重视,没有成为正式的功能,那我也可以不去理会了。

没想到切换语言时,仍然是默认语言。查来查去发现是这条没有完全按照VS的旨意去做,填上就可以了。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/haio/archive/2011/02/14/1954522.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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