WPF 听写对比工具

WPF媒体播放器与文本对比工具的创新结合

网上对于WPF的媒体播放器的实现,和文本对比算法的讨论也颇多,我将这两者结合制作了如下的听写对比的小工具。

 

 

设计方面借鉴了沪江小D的听写酷,写这个工具的本意是想方便自己做听写用,不过正好借此机会熟悉了WPF各种控件,MVVM模式等。

 

MediaElement

使用MediaElement播放媒体文件,主要实现功能:

打开文件、播放、暂停、停止、重复播放、进度控制、音量大小控制。

键盘快捷键支持:F7:播放、暂停;F8:重复播放至当前位置(即播放从S到E)

 

文本对比

对比算法参照这位仁兄的剖析

http://blog.youkuaiyun.com/clariones/article/details/1396880

当然还存在很大缺陷,比如对于超长文本的比较。希望对此有研究的各位兄台多多指教。

比较结果的显示如下:

 

使用RichTextBox来控制文本的格式,当然如果仅仅是格式的显示,使用TextBlock也可达到效果。

 

菜单(右键左上角的图标)

对比的结果可以保存成Html 文件。

使用序列化和反序列化听写保存成.dct文件,下次可以打开继续进行。

 

暂时进行了个简单地介绍,接下来如果有必要以及有时间的话,会详细介绍下细节部分。勉强算是自己学习WPF和MVVM的一个小成果。

 

代码下载

转载于:https://www.cnblogs.com/morningcheer/archive/2012/05/02/2479651.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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