C# devespress CheckedcomboBoxedit

woshihuating 2014-05-19 01:13:07
public class myclass
{
public display{get;set;}
public value {set;get;}
}
CheckedcomboBoxedit 绑定


CheckedcomboBoxedit
中的checkall 方法执行完毕并用
RefreshEditValue 刷新了下
然后 发现其 editvalue 还是为""
但text已有数值
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woshihuating 2014-05-19
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引用 10 楼 duanzi_peng 的回复:
这样试试, checkedComboBoxEdit1.CheckAll(); checkedComboBoxEdit1.SelectAll();
还是不行
woshihuating 2014-05-19
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引用 11 楼 mh_ma 的回复:
没看懂myclass,求指教
意思就是 list<myclass> 跟控件绑定在一起呀
王子文龙 2014-05-19
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没看懂myclass,求指教
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这样试试, checkedComboBoxEdit1.CheckAll(); checkedComboBoxEdit1.SelectAll();
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引用 8 楼 woshihuating 的回复:
selectAll 的方法 好像只是对文本的 我晕
也可以获得对应的EditValue的,亲测。。。
woshihuating 2014-05-19
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selectAll 的方法 好像只是对文本的 我晕
woshihuating 2014-05-19
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引用 6 楼 duanzi_peng 的回复:
[quote=引用 5 楼 duanzi_peng 的回复:] 它不是有一个 自带的selectAll 属性吗?? 干嘛还用CheckAll代码?
这样获取 EditValue是没问题的。[/quote] 其实我这边有两个 checkedcomboboxedit 其中一个手动选择 N条 这N条的 子数据 在另一个上显示 默认要全选 但现在发现 CheckAll 之后 editvalue 还是为空的 selectAll 有这个方法我 尝试了下 没效果 没选中 editvalue 还是空的
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引用 5 楼 duanzi_peng 的回复:
它不是有一个 自带的selectAll 属性吗?? 干嘛还用CheckAll代码?
这样获取 EditValue是没问题的。
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它不是有一个 自带的selectAll 属性吗??
干嘛还用CheckAll代码?
woshihuating 2014-05-19
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引用 2 楼 duanzi_peng 的回复:
DisplayMember 与ValueMember 设置了没有??
都设置了 手动单选 全选都是正常的 就是用代码 checkall 之后 editvalue 为”“
woshihuating 2014-05-19
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引用 1 楼 duanzi_peng 的回复:
选择完毕 为什么还要RefreshEditValue ??
不刷新 界面上都看不到选中的项 现在的情况是 全选之后 editvalue 还是为"" 但 TEXT 有值
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DisplayMember 与ValueMember 设置了没有??
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选择完毕 为什么还要RefreshEditValue ??
内容概要:本文围绕“基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究”,系统探讨了多种改进粒子群优化(PSO)算法在边缘计算环境下的应用与性能对比。研究聚焦于深度神经网络(DNN)任务在资源受限边缘设备中的计算卸载问题,采用Matlab实现了自适应权重PSO、混合遗传PSO、模拟退火PSO以及多目标PSO等多种优化算法,并从收敛速度、全局搜索能力、稳定性及复杂场景适应性等多个维度进行综合评估。文章深入剖析了传统PSO算法在任务卸载中存在的早熟收敛与局部最优陷阱等问题,提出了面向不同网络负载、设备异构性和服务质量(QoS)需求的算法选型策略,旨在实现任务延迟最小化、能耗降低与系统资源利用率最大化。此外,研究还提供了完整的仿真框架与实验数据分析,为后续算法优化与工程部署奠定基础。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识,从事边缘计算、深度学习模型部署、智能优化算法研究或物联网系统设计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为边缘计算环境中DNN任务的高效卸载提供算法性能基准与选型依据;②对比分析不同启发式优化策略在复杂多目标调度问题中的表现差异,辅助科研与工程实践中算法的设计与改进;③借助Matlab代码实现,支持算法复现、参数调优及在新型边缘场景下的扩展应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,深入理解各改进PSO算法的核心机制与实现细节,重点关注不同改进策略对算法收敛行为和优化效果的影响,并尝试在多样化的仿真条件下(如动态网络状态、异构计算节点)验证其鲁棒性与适应性。
内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”展开研究,提出了一种改进的秃鹰搜索算法(BES),用于解决微电网群在运行中的多目标经济优化调度问题。研究首先分析了微电网群的基本结构与运行特性,构建了一个涵盖运行成本最小化、能源利用效率最大化以及碳排放最小化的多目标优化调度模型。针对传统算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,通过对秃鹰算法的位置更新机制、搜索策略和种群多样性进行改进,提升了算法的全局寻优能力与求解精度。通过在典型场景下与其他主流智能优化算法(如PSO、GA、GWO等)进行对比仿真,验证了改进BES在降低系统综合运行成本、提高可再生能源消纳水平、优化储能充放电行为以及平衡供需关系方面的优越性能。研究还提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验并开展进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统运行、优化理论及智能算法基础,从事新能源、微电网调度、综合能源系统优化等相关领域研究的研究生、高校科研人员及电力行业工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于微电网群能量管理系统(MG-EMS)中的经济调度与运行优化;②为智能优化算法在多能源耦合系统中的改进与应用提供技术参考;③支持科研复现、算法性能对比、仿真平台搭建及工程化原型开发;④服务于学术论文写作、课题申报与实际项目的技术验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,重点理解改进BES算法的设计逻辑与微电网调度模型的数学建模过程,通过调整参数、更换场景和对比不同算法,深入掌握其优化机制与适用边界,并可进一步拓展至含电动汽车、需求响应或多区域互联的复杂微电网系统中进行研究。

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