一个Silverlight的DateBinding和DataTemplate的Demo下载

weixin_39820535 2019-08-03 11:30:16

一个Silverlight的DateBinding和DataTemplate的小Demo。通过DataBinding在界面上显示我个人事务的类TaskCollection。
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总的来说，这个Silverlight的DateBinding和DataTemplate的Demo向我们展示了如何利用这两个强大的工具来创建动态且易于维护的用户界面。通过数据绑定，UI与数据模型保持同步，而DataTemplate则确保了数据的美观呈现。...

matlab调用python烧录PX4程序

数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究”展开，提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架，用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构，第一阶段进行预决策，第二阶段根据实际场景进行调整，通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集，有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性，提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证算法性能，并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用；②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异；③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧，用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式，同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。

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