关于toolkit的改造

still_melody 2014-11-24 10:24:47
自带的toolkit虽然方便 但是多多少少有些想去掉的部分 例如去掉标题 去掉右侧的图例 或者改变鼠标移动上去显示的tips

你们有没有自己改造的代码啊
例如 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7f83849b0102uz06.html
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引用 2 楼 still_melody 的回复:
[quote=引用 1 楼 duanzi_peng 的回复:] lz所说的“改造”,其实就修改控件的模板,链接中的例子 使用的是Blend工具,具体用法网上也有资料。使用blend 工具 可以根据自己的需要 “改造“ 控件的样式。
嗯 我知道 但是我这边blend不好用 所以就想问问大家 有没有例子 我参考一下[/quote] 应该具体到控件,不然改谁的模板。 就算给例子 看起来也比较吃力的。还是想办法 使用blend吧。
still_melody 2014-11-24
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引用 1 楼 duanzi_peng 的回复:
lz所说的“改造”,其实就修改控件的模板,链接中的例子 使用的是Blend工具,具体用法网上也有资料。使用blend 工具 可以根据自己的需要 “改造“ 控件的样式。
嗯 我知道 但是我这边blend不好用 所以就想问问大家 有没有例子 我参考一下
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lz所说的“改造”,其实就修改控件的模板,链接中的例子 使用的是Blend工具,具体用法网上也有资料。使用blend 工具 可以根据自己的需要 “改造“ 控件的样式。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。

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