为什么用tab键时, 光标在控件中跳跃时不按照tabindex的顺序?

maltose 2003-02-18 10:23:58
一个正常的程序,
有一些textbox控件,用tab键时光标顺序正常,

可是加上一个picturebox后,把另一些textbox加入其中,
从picturebox外面的textbox向控件内部的textbox光标跳不进去,

而且控件内部的textbox之间用tab键也不好用?

请问为什么?
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maltose 2003-02-19
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问题已经找到,
我的程序因为比较浮渣,
所以有两个地方影响了tabindex的值,

第一个是:在程序中动态的改变了一个空间tabindex的值
第二个是:我的程序的空间是动态添加进去的,新的空间
的值设置的有问题。

谢谢大家,凭着我maltose的一贯声誉,捧场者有分。

谢谢。
wuzhiliang 2003-02-18
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应该没有问题,你在看看TableIndex是否正确
Sean918 2003-02-18
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不可能有问题

你再仔细看看是不是哪里弄错了
xiaoxinghappy 2003-02-18
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肯定是各个控件的TABINDEX 属性值设置有问题,再重新按自己的顺序设一下应该就可以了
litsnake1 2003-02-18
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这个没问题,
dsclub 2003-02-18
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picturebox也有tabindex属性的!

程序会按tabindex设置控件悬停焦点的
minajo21 2003-02-18
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我也试过了,没什么问题。
13161795500 2003-02-18
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需要在每个控件的LostFocus事件里指定谁得到焦点。
sunbeking 2003-02-18
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picturebox也是有tabindex属性的, 你要注意一下。
maltose 2003-02-18
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to holydiablo(鱼头) :

单独作程序我试过了,可用。

而我现在的程序的控件用了很多事件,
与这有关吗?
IwantFlay 2003-02-18
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它的父类不一样.
holydiablo 2003-02-18
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会吗,我试了一下,窗体上一个textbox,PictueBox里两个textbox,好象可以相互切换啊
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目的真实问题,按照文提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题的适用性与优劣。

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