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Dategridview控件里的数据怎么显示在一边的text控件里
qq_36175712
2016-10-23 08:56:56
我想把Dategridview里的数据,双击后显示在右边的textbox控件里,请问代码应该怎么写?最好详细点!感谢!
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Dategridview控件里的数据怎么显示在一边的text控件里
我想把Dategridview里的数据,双击后显示在右边的textbox控件里,请问代码应该怎么写?最好详细点!感谢!
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stherix
2016-10-24
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["ColName"]之类的后面要加上ToString() 上面忘了
stherix
2016-10-24
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CellDoubleClick双击事件里 if( DataGridView.RowIndex>=0) { textboxID.Text=DataGridView.CurrentRow["ColID"]; textboxName.Text=DataGridView.CurrentRow["ColName"]; ===== }
Justin-Liu
2016-10-24
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在grid的类似selectedchaned的事件中进行处理
GridView
中的
数据
导出到txt excel等格式
本文介绍如何将ASP.NET中
GridView
控件
绑定的
数据
导出为TXT、Excel等常见格式,涵盖Response输出流控制、MIME类型设置、字符编码处理及避免HTML标签污染
数据
的关键技术要点。
WinForms Data
GridView
美化实战:从视觉重构到高DPI适配
Data
GridView
是WinForms中最常用的
数据
展示
控件
,其默认样式虽功能稳定但视觉陈旧、可读性差、DPI适配弱,严重影响用户操作效率与专业感。本文围绕‘
数据
密度’与‘状态驱动’两大核心原理,系统讲解如何通过原生API实现高性能、可维护的界面升级:包括行高与字体的黄金比例设定、CellPainting重绘呼吸感网格线、焦点态与选中态分离设计、深色/浅色主题动态切换、PerMonitorV2高DPI适配等关键技术路径。内容兼顾工程落地性与用户体验科学性,适用于需在.NET Framework/.NET
YOLO26算法保龄球馆保龄球目标检测+训练好的模型+743张
数据
集+pyqt可视化界面.zip
数据
集可视化效果可参见下方展示。 【
数据
集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该
数据
集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,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。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
PaddleOCRApi面向 Windows 与 Linux 的轻量级 OCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务
PaddleOCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务。 项目通过 PaddleOCROnnx 原生库集成 OnnxRuntime加速能力,围绕 ONNX 模型部署, 以统一接口提供图像文字识别、YOLO 目标检测和 Tensor
数据
输出。 功能概览 文字识别:支持图片 Base64、multipart/form-data 上传,以及文本和 JSON 结果。 目标检测:支持 YOLO 图片检测,返回检测框 JSON 或原始 Tensor。 浏览器演示:访问服务根地址,上传图片并切换 OCR、YOLO 模式。 健康检查:通过 /health 查看服务及 OCR、YOLO 引擎初始化状态。 并发处理:通过 OCR 引擎实例池处理并发请求,可调整实例数量。 体验与调用 启动后访问: 入口 地址 浏览器演示 http://localhost:5000/ 健康检查 http://localhost:5000/health 原生依赖 Windows:优先从 runtimes/win-x64/native/ 加载原生 DLL;该目录没有 PaddleOCROnnx.dll 时,尝试从可执行文件所在目录加载。主 DLL 与对应后端依赖应放在同一原生目录中,不要将同一组依赖分散到多个目录。 Linux:原生运行时位于 runtimes/linux-x64/native/,程序使用相对于可执行文件的运行时搜索路径查找随包部署的依赖。 后端选择:CoreOCROnnx 支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT 后端。请使用与平台、进程架构、硬件和后端匹配的一整套运行时,不要混用不同后端或版本的依赖。
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