GDI 绘制windows标准控件

hendlon 2012-02-29 11:13:02
手头一个手机项目,需要用GDI去绘制windows标准控件,比如Radio button, list view , tree view 等等以把项目移植到其他平台。谁有GDI比较好的资料?或者谁做过这种项目,有现成的源代码最好。我砸锅卖铁散分~
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viktor 2012-03-01
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额 我理解错了。抱歉……
Radio button, list view , tree view这些也许ios上有自己的实现方法,即使不能一一对应
如果真的没有……一定会有人做的。汗
viktor 2012-03-01
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而且苹果是个很排外的系统。在它上面的应用必须服从于他的风格。如果抛开他的自己做界面,可能还得冒不被AppStore接受的风险。

这就是我不喜欢苹果的原因。
viktor 2012-03-01
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B/S模式不是浏览器……么?
如果实在是要在ipad上弄win-style界面,那就得为此专门开发界面库。
您觉得开发界面库 和 重制界面 哪个工作量大一些?这个我完全不知道。

另外一个疑问是,用户体验一致 == 界面高度一致 ?
比如qq,qq for pc/mac/linux/web 界面都不一样,但是用户体验是差不多的
hendlon 2012-02-29
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[Quote=引用 3 楼 j8daxue 的回复:]

ios没做过,不过应该也有一些基类让你继承了自己绘制处理消息吧。
button一类都很容易做出来,不过像treeview这种做起来工作量会大,要耐心。
[/Quote]

对,ios有的,就用系统的,我们自己再封装一下,没有的就要我们自己画了。这个比较麻烦,网上找不到相关的资料。
哪位大侠出来指点指点啊~~
j8daxue 2012-02-29
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ios没做过,不过应该也有一些基类让你继承了自己绘制处理消息吧。
button一类都很容易做出来,不过像treeview这种做起来工作量会大,要耐心。
hendlon 2012-02-29
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[Quote=引用 1 楼 j8daxue 的回复:]

工作量大,手机平台没有UI模块?
[/Quote]
有,但是有些UI控件并不一一对应。比如iOS,他里面就没有tree view, check box,radio button等等windows的标准控件。
j8daxue 2012-02-29
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工作量大,手机平台没有UI模块?
hendlon 2012-02-29
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[Quote=引用 9 楼 cbzjzsb123 的回复:]

windows程序移植到ios上。
重新做一个界面就是了。干嘛还把界面移植过去

业务逻辑移植就够了
苹果的用户不会喜欢win-style的东西
虽然我不用苹果
[/Quote]

我们做的东西,是一个通用的将C/S模式转成B/S模式的产品。客户是windows开发的产品,我们产品的目标就是要保持客户界面和业务逻辑高度一致性。说明白点,就是iPad上的看到东西,与windows看到的东西高度一致。

因此我们才需要将windows特有东西重新封装。
cbzjzsb123 2012-02-29
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windows程序移植到ios上。
重新做一个界面就是了。干嘛还把界面移植过去

业务逻辑移植就够了
苹果的用户不会喜欢win-style的东西
虽然我不用苹果
viktor 2012-02-29
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windows程序移植到ios上。
重新做一个界面就是了。干嘛还把界面移植过去

业务逻辑移植就够了
苹果的用户不会喜欢win-style的东西
虽然我不用苹果
Dobzhansky 2012-02-29
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你去 Bjarke Viksøe 那个 directui 里头找找看
hendlon 2012-02-29
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[Quote=引用 5 楼 xulai1001 的回复:]

这个很麻烦。GDI早就被m$列为Legacy Tech了。现在连GDI+ WPF 之类的都成了Legacy。
微软要把所有的界面都DX化。不建议做GDI了
[/Quote]
那我们windows的程序要移植到iOS上,你觉得有什么好的方式去画windows特有控件呢?
viktor 2012-02-29
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这个很麻烦。GDI早就被m$列为Legacy Tech了。现在连GDI+ WPF 之类的都成了Legacy。
微软要把所有的界面都DX化。不建议做GDI了
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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