WinForm窗体边框修改

vipxiaoma 2013-06-01 11:38:27


怎样实现这中效果.修改原来窗体边框


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tcmakebest 2013-06-05
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不同的系统和风格下,窗体边框是不一样的,貌似 win7 的吧, 可以去掉系统边框,然后自己用绘图函数画出来。
灬浪子灬 2013-06-05
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这个是最基本的东西,好好看看书
threenewbee 2013-06-01
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引用 2 楼 u010915014 的回复:
[quote=引用 1 楼 caozhy 的回复:] formborderstyle设置为none
这是把窗体边框去掉了,我是想把原来的窗体边框修改为这中效果 [/quote] 看错了。 先把Text设置为"",然后将ControlBox设置为false
vipxiaoma 2013-06-01
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引用 1 楼 caozhy 的回复:
formborderstyle设置为none
这是把窗体边框去掉了,我是想把原来的窗体边框修改为这中效果


threenewbee 2013-06-01
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formborderstyle设置为none
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[中央处理器(CPU)] · 训练集:810 张 · 验证集:82 张 · 测试集:40 张 · 总计:932 张 该数据集聚焦于工业制造环境中中央处理器的精准识别,通过多背景、多光照条件下的图像采集,构建了覆盖典型生产场景的高质量样本库。数据集中中央处理器以标准封装形态呈现,背景涵盖金属台面、彩色渐变板及纹理表面,充分模拟实际生产线中的视觉干扰因素,为自动化质检与智能分拣系统提供了可靠的数据支撑。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 37 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9650** mAP50-95 | 0.9173 Precision | 0.9967 Recall | 0.9647 train/box_loss | 0.4580 train/cls_loss | 0.2414 val/box_loss | 0.3658 val/cls_loss | 0.2987 【训练过程分析】 37 轮训练后 mAP50 达到 0.9650,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9173,和 mAP50 差距仅 0.05,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9967、Recall 0.9647,精召双高,模型对中央处理器的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖中央处理器,置信度整体偏高。 【改进建议】 1...

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