MVVM模式下自动生成行号。

其他技术论坛 > WPF/Silverlight [问题点数:100分,结帖人MicrosoftCenterOfHN]
等级
本版专家分:0
结帖率 100%
等级
本版专家分:0
勋章
Blank
红花 2011年7月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一
2005年12月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2011年8月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第二
2006年5月 Oracle大版内专家分月排行榜第二
2005年6月 Oracle大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2005年9月 Oracle大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:0
等级
本版专家分:0
等级
本版专家分:0
WPF DataGrid自动生成行号

在使用WPF进行应用程序的开发时,经常会为DataGrid生成行号,这里主要介绍一下生成行号的方法。通常有三种方法,这里主要介绍其中的两种,另一种简单提一下。 1. 直接在LoadingRow事件中操作。 这种方式是在code ...

MVVM ViewModel实现超级界面端超级解耦

为何要将xaml与xaml.cs两个原本在一起的文件解耦? 超级解耦的主要体现形式为:将界面所有的事件转移到ViewModel中,比如原来界面一个button的click事件,要在界面下面对应的.xaml.cs文件中写相应的事件逻辑,通过...

【Github】GitHub中文排行榜 JAVA

Java # Repository Description Stars Language Updated 1 CyC2018/CS-Notes ... 技术面试必备基础知识、Leetcode、计算机操作系统、计算机网络、系统设计、Java、Python、C++ ...Demonstrate a...

ASP.NET Core开发者成长路线图

ASP.NET Core开发者路线图RoadMap 来源: MoienTajik/AspNetCore-Developer-Roadmap. 文章目录ASP.NET Core开发者路线图RoadMap免责声明请给一个星星! ⭐路线图资源总结贡献许可协议 ...2019年ASP.NET Core开发者...

MySQL之MVVC原理

MVVC(Multi-Version Concurrency Control)(注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)是一种基于多版本的并发控制协议,只有在InnoDB引擎存在。MVCC是为了实现事务的隔离性,通过...

Android面试题解1.0(篇)

1.3 计算机网络 基础 Q:五层协议的体系结构分别是什么?每一层都有哪些协议? 技术点:网络模型、协议 思路:分条解释每层名字以及协议 参考回答: ... 数据链路层:逻辑链路控制LLC、媒体接入控制MAC ...

Knockout应用开发指南 第二章:监控属性(Observables)

关于Knockout的3个重要概念(Observables,DependentObservables,ObservableArray),本人无法准确表达它的准确含义,所以暂定翻译为(监控属性、依赖监控属性和监控数组),如果有好的建议请指正,多谢。...

字节跳动正式启动2021届秋季校招!这份字节跳动历年校招Android面试真题解析,你确定不收藏?(

续上篇: 字节跳动正式启动2021届秋季校招!这份字节跳动历年校招Android面试真题解析,你确定不收藏?(上) 字节跳动正式启动2021届秋季校招!这份字节跳动历年校招Android面试真题解析,你确定不收藏?...

js(部分内容为转载内容)

面向对象")) 1. 面向对象的语言有一个标志,即拥有类的概念,抽象实例对象的公共属性与方法,基于类可以创建任意多个实例对象,一般具有封装、继承、多态的特性! 但JS中对象与纯面向对象语言中的对象是...

js面试问题

随便写写 一、面向对象:(以上内容抄录自面向对象) 1. 面向对象的语言有一个标志,即拥有类的概念,抽象实例对象的公共属性与方法,基于类可以创建任意多个实例对象,一般具有封装、继承、多态的特性!...

前端知识点整理收集(不定时更新~)

知识点都是搜集各种大佬们的,如有冒犯,请告知! 目录 原型链 New关键字的执行过程 ES6——class constructor方法 类的实例对象 不存在变量提升 super 关键字 ES6——...(展开/收集)运算符 ...循环引用...

最新 Android 面试点梳理,我收藏了你呢?

总览网络:分层模型、TCP、UDP、HTTP、HTTPS算法:数据结构、常用算法Java 基础:StringBuilder、泛型擦除、Exception、IO、容器Java 同步:vol...

android基础回顾(三)

1.3 计算机网络 基础 Q:五层协议的体系结构分别是什么?每一层都有哪些协议? 技术点:网络模型、协议 思路:分条解释每层名字以及协议 参考回答: ... 数据链路层:逻辑链路控制LLC、媒体接入控制MAC ...

Android 面试整理(持续更新)

资料来源于关注的各位牛人博客 目的很简单,方便查找、学习有答案的会附上答案,没有答案的只能自己寻找答案 文章目录Java 集合 Java 集合 1)说说常见的集合有哪些吧? 答:Map 接口和 Collection 接口是所有集合...

python面试常问

一、Python基础部分 1. 数据类型 数字类型(Numbers): 整数(int), 浮点数(float), 复数(complex) 布尔(Booleans): True和False ...字符串(Strings):Uniconde字符序列, 在引号内包含 ...- join()

阿里架构师最新 Android 面试点梳理,我收藏了你呢?

目录: ... 算法:数据结构、常用... Java 设计模式:六大原则、23 种设计模式、动态代理 Java 虚拟机:内存模型、内存结构、GC、四种引用、ClassLoader Android 基础:Activity、View 绘制、动画、Window、SurfaceVi

Android 面试技术纲要3

1.3 计算机网络 基础 Q:五层协议的体系结构分别是什么?每一层都有哪些协议? 技术点:网络模型、协议 思路:分条解释每层名字以及协议 参考回答: ... 数据链路层:逻辑链路控制LLC、媒体接入控制MAC ...

Android面试问题大全

总览 UDP TCP 1. C->S:SYN,seq=x(你能听到吗?) 2. S->C:SYN,seq=y,ack=x+1(我能听到,你能听到吗?) 3. C->S:ACK,seq=x+1,ack=y+1(我能听到,开始吧) ...3. S->...

Android面试从新手到架构师,一篇解析就够(网络、算法、Java、Android通信、系统、优化...)

总览 ...Java 设计模式:六大原则、23 种设计模式、动态代理 Java 虚拟机:内存模型、内存结构、GC、四种引用、ClassLoader Android 基础:Activity、View 绘制、动画、Window、SurfaceView、事件分发

Android面试从新手到架构师,一篇解析就够(网络、算法、Java、Android通信、系统、优化...)...

总览 ...算法:数据结构、常用算法 Java 基础:StringBuilder、泛型擦除、Exception、IO、容器 ...Java 设计模式:六大原则、23 种设计模式、动态代理 Java 虚拟机:内存模型、内存结构、GC、四种引用、ClassLoade...

挑战全网!最全Android面试知识点梳理。收藏这一篇就够了!

来源:掘金 作者:Android面试官 ... 目录: ...算法:数据结构、常用算法 Java 基础:StringBuilder、泛型擦除、Exception、IO、...Java 设计模式:六大原则、23 种设计模式、动态代理 Java 虚拟机:内存模型、内存结构、.

iOS程序员面试笔试宝典整理

大三暑假了,各个公司的招聘都开始了,之前自学iOS都是比较零零散散,没有整体的知识体系,现在数据在准备面试的时候,借着复习准备面试将之前学习的一些东西都整理出来,做个记录 下面是画了三天的时候阅读某宝典的...

面试知识点——(金三银四你需要的是她)

目录 《Java》 《框架类》 一、spring 二、Spring MVC 三、springboot 四、SpringCloud 五、Dubbo 六、MyBatis 七、Hibernate 八、Storm 九、Flume 十、Zookeeper 《数据库类》 ......

2020年最新 Android 面试点梳理,通往Android封神之路的知识体系

总览网络:分层模型、TCP、UDP、HTTP、HTTPS算法:数据结构、常用算法Java 基础:StringBuilder、泛型擦除、Exception、IO、容器Java 同步:volatile、wait、synchronized、可重入锁、乐观锁、死锁Java 设计模式:六...

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

个人简历模板

优质简历模板,目前最前全的模板收藏,需要换工作的小伙伴们可以试试

四史答题软件安装包exe

四史答题软件安装包exe

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

相关热词 c# 获取剪切板内容 c#推箱子重新开始 c# 读取接口数据 c#配置 mysql c# 十进制转任意进制 c#微信模板消息开发 c# 刷新托盘 .csproj版本 c# dll文件 vc引用c# c# 电子秤调串口