c#，初初初级学者，求教WPF 连接数据库，最简单的应用，增删改查，一个表就可以，求大佬赐教

qq_41350693 2017-12-12 02:26:27

第一次学WPF，以前从没碰过窗体程序，好多不懂得，现在只想学个WPF 增删改查就行，先从最简单的开始，从网上查了一些东西，不太能看懂，有哪位大佬行行好，教我下，或者给我发个完整点的，带注释的WPF简单小程序也行，谢谢大佬了。

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郑州高新区WPF小王子 2017-12-12

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去学吧http://www.wpftutorial.net/Home.html

assky124 2017-12-12

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随便找本入门的书上，应该都有

一面hr: 常规自我介绍，然后问最有成就感的一件事，有什么兴趣爱好，抗压能力怎么样，压力来源，喜欢带领团队还是团队合作，家是洛阳的，求家人们 #晒一晒我的offer# #你的秋招进行到哪一步了# #秋招开了，你想投哪些公司呢# 打醒我。感觉问的都是常考的很基础的，很简单，自己以前也背过，但是有点忘了，答得不好QAQ。俩简单题，输入的用例输出都没毛病，但就是死活通过不了，也不告诉你有多少用例没过，编辑器就一带颜色和缩进的word文本框，这么大个厂还能有这么优秀的笔试体验，满分。没有手撕，直接问八股。

小红书应急平台java，做的应该也是常规的业务，感觉是crud boy类型的，而且招的比较急，速通那。4月中投的，一直到现在才一面，不愧是华子，面了一个半小时面试官很和善，面试开始时还开了个玩笑，面试体。各位找工作的家人们小心点，这个人是个骗子，说给你开什么网店，后面就让你交980学习费，骂了她一句，给。五一前进池子，今天oc，有没有一起去南研所的小伙伴，******* #华为开奖那些事# #华为# #3月投了好多实习，但都了无音讯，最近陆陆续续有公司把我捞起来，学过一些嵌入式软件相关的知识，秋招也想。

效果预览： https://pan.quark.cn/s/3395935f10ba 对大佬有帮助的话就给个Star吧！工控常见协议工控协议识别 Siemens S7 360截图16261006315874 Modbus 360截图162412289895122 IEC 60870-5-104 360截图16620607109125137 DNP3 360截图16280721688569 EtherNet/IP 360截图162807227386120 BACnet 360截图1653070991122136 Tridium Niagara Fox 360截图1667101691102117 Crimson V3 360截图1655042297118118 OMRON FINS 360截图1660082991103115 PCWorx 360截图16511001152371 ProConOs 360截图16240201192730 MELSEC-Q 360截图16460518444147

内容概要：本文详细介绍了如何修改和迁移NuGet包的缓存存放位置，包括清理全局缓存、以管理员身份运行Visual Studio 2022进行设置调整、修改NuGet.Config和Microsoft.VisualStudio.Offline.config配置文件，以及通过环境变量指定新的缓存路径。文中还提供了验证修改是否生效的方法，即通过命令行执行“dotnet nuget locals all --list”查看当前本地缓存状态，确保所有路径已正确更新。; 适合人群：使用Visual Studio进行开发并需要管理NuGet包缓存路径的.NET开发者，尤其是面临磁盘空间不足或希望统一管理依赖包存储位置的技术人员。; 使用场景及目标：①解决系统盘空间不足问题，将NuGet包缓存迁移到其他磁盘；②统一团队开发环境中的包存储路径，提升项目构建效率与一致性；③优化离线包引用配置，增强开发环境的稳定性和可维护性。; 阅读建议：操作涉及系统级配置和环境变量修改，建议在执行前备份原有配置，并以管理员权限谨慎操作，避免影响现有项目依赖。完成设置后务必通过命令行验证缓存路径变更结果。

本研究提供了一套完整的Python实现方案，用于通过图神经网络（GNN）技术预测分子的能量属性。该资源包包含了可直接运行的源代码以及经过处理的标准化数据集，旨在为计算化学与材料科学领域的相关研究提供一套即用型工具。方案的核心是构建一个基于图结构的分子表示模型。在该模型中，分子被抽象为图数据，其中原子作为节点，化学键作为边。节点与边均被赋予初始的特征向量，这些特征编码了原子类型、键级等关键化学信息。所实现的图神经网络架构通过多轮消息传递机制，能够有效地聚合分子内部的局部化学环境信息，从而学习到分子的全局表示。最终，一个全连接层将该图级表示映射为单一的标量输出，即预测的分子能量。本资源包中的数据集包含了大量已知分子的结构信息及其对应的能量值，已预先划分为训练集、验证集与测试集，便于进行模型训练与性能评估。代码结构清晰，注释完整，涵盖了从数据加载、图结构构建、模型定义、训练循环到结果可视化的全流程。使用者可通过修改配置文件轻松调整模型超参数，或替换自有数据集进行迁移学习。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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