只有当 TreeNode 已添加到 TreeView 时,才能检索完整路径。此 TreeNode 尚未添加到 TreeView。

智者知已应修善业 2014-07-17 05:20:46
只有当 TreeNode 已添加到 TreeView 时,才能检索完整路径。此 TreeNode 尚未添加到 TreeView。
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又遇到类似问题,也不知该怎么描述了。虽然开贴的问题已经用其他方法绕过得以解决,但似乎查询数据库填充数据表会需要一定的时间才完成,数据表才有数据,在紧接查询语句的下一句访问数据表的行数据时,断点查看数据表内行是空的,相似的查询数据库填充数据表绑定到树控件遇到同样的问题,或许还有加载树也需要一定时间才能完成,如果紧接着绑定语句的下一句定位树节点就产生开贴的问题,用线程暂停也没解决问题。 如按钮事件: DataTable 表=查询数据库返回表(查询语句); foreach (DataRow 数据行 in 表.Tables[表名称].Rows)这时断点查看数据表是空的 用Thread.Sleep(800);无法解决。 如果在按钮事件完成后查看数据表是有内容,现在不想再添加其他事件去访问数据表,想在按钮事件中查询完成语句之后直接访问数据表的行数据进行处理。 不知道描述的大家能看清楚意思没,该用什么方法能让等待一点时间后再去访问数据表或树控件节点?
threenewbee 2014-07-21
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我实在没看出这个提示信息有什么难以理解的地方,以及lz想表达什么。
nqys_1553575340 2014-07-21
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向TreeView中添加节点例子 //添加TreeView控件 <form id="form1" runat="server"> <div> <asp:TreeView ID="tvorganise" runat="server"> </asp:TreeView>//CodeGo.net/ </div> </form> //历遍添加父节点及子节点 protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { if (!IsPostBack) { TreeNode TN = new TreeNode("海鲜部门的组织结构"); string[] organise = {"办公室","开发部","客服部","营销部","水产部门","人事部门","管理层" }; for (int i = 0; i < organise.Length; i++) { TN.ChildNodes.Add(new TreeNode(organise[i].ToString())); } tvorganise.Nodes.Add(TN); } }
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说错了,不是绑定数据表,是把数据表的数据添加到TreeView
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这个问题是这样产生的:向数据库添加新信息后,重新绑定TreeView到数据表语句的下一句是展开已保存的选定节点; 如下略举例: 添加信息到数据库操作语句 存储选定节点TreeNode 查询返回数据表绑定TreeView TreeView展开存储选定节点TreeNode
Hello World, 2014-07-19
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那就先添加再检索
thinkingforever 2014-07-19
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散分贴,接分
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【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 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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