如何使用委托更新当前form进度条

.NET技术 > C# [问题点数:80分,结帖人CSDN]
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红花 2003年9月 Oracle大版内专家分月排行榜第一
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C#利用委托和ProgressBar实现进度条显示

问题描述: 项目需要,处理数据时间较长,有显示进度需求。 解决方案: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing;...u...

C# 通过委托控制进度条以及多线程更新控件

[csharp] view plain copy print? using System;  using System.Collections.Generic;  using System.ComponentModel;  using System.Data;  using System.Drawing;...usin...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

C# 下载带进度条代码(普通进度条

/// 下载带进度条代码(普通进度条) /// /// 网址 /// 下载后文件名为 /// 报告进度的处理(第一个参数:总大小,第二个参数:当前进度) /// True/False是否下载成功 public static bool DownLoa

WindowForm实现下载功能,用于软件自动更新

这样就完成了更新的目的,**注意:**这里不是热更新方案,热更新指的是在程序内部将资源、逻辑替换 二、分析需求 做过Unity的人应该对Window的包不陌生通常是三个文件如下图(部分可能会多,不过无所谓) 把Window...

C# 异步控制进度条

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms;...using System.Thr

C#遍历文件读取Word内容以及使用BackgroundWorker对象打造平滑进度条

本文将给出一个实例用于介绍如何利用C#遍历目录中的文件并打印Word文件中的内容,同时在界面上利用一个相对平滑的进度条来显示文件处理的情况。下面是程序运行时的截图:  下面来看看程序的具体实现步骤。  ...

BackgroundWorker+ProgressBar+委托 实现多线程、进度条

上文在《C# 使用BackgroundWorker实现WinForm异步》介绍了如何通过BackgroundWorker实现winForm异步通信,下面介绍如何通过BackgroundWorker实现进度条显示。实现效果图如下所示: 要实现此功能,首先需要创建...

Jquery Validata表单验证和Jquery Form异步表单的结合使用(Jquery Validata和Form

概述 作为一名web开发,页面的表单处理是常见的,尤其是表单的验证... }等等一大堆这种最low的写法,并且异步提交还在使用Jquery原始的$.ajax()方式,虽然不过时可是有更好的代替者。今天给大家介绍Jquery的两款插...

C#编程---进度条显示处理进度

本文介绍如何在处理事务时使用进度条显示处理进度。 上下文背景:Form1类处理(模拟批量导入)产生会员信息数组。调用导入管理器ImportMgr类Work函数,实现批量导入会员信息,导入时显示导入进度,导入完成后将会员...

多线程异步编程(1):创建多个线程执行任务,同时更新进度条使用WaitHandle发送信号

效果图: 1.创建线程参数类 public class ThreadParam  {  public int threadType;  public ThreadParam(int threadType)  {  this.threadType = threadType;  }  }

ProgressBar(进度条)

Value 当前进度条加载 该属性含义为:设置进度条的进度值 有两张方式进行设置: 一、progressBar.Value = 1000; 二、progressBar.increment(1000);2. Step 进度条递增 该属性含义为:控制增长的幅度。 ...

c#简单的进度条UI滞后解决方法

一般是让线程Sleep(500),但我发现还是有点不同步,可能是我太菜了,后来找到使用进度条空间的step()方法可以避免进度条进度与提示不同步问题,这里为了能使进度条控件使用方便,写了个工具类调用,这样简单方便通用...

委托的invoke、beginInvoke和控件的invoke、beginInvoke的区别

在Invoke或者BeginInvoke的使用中无一例外地使用委托Delegate,至于委托的本质请参考我的另一随笔:对.net事件的看法。   一、为什么Control类提供了Invoke和BeginInvoke机制? 关于这个问题的

使用jQuery.form插件,实现完美的表单异步提交

摘自 http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/form-plug-async-submit.html使用jQuery.form插件,...手开始生了,怎么开始呢…… 示例下载:使用jQuery.form插件,实现完美的表单异步提交.rar 抓住6月份的尾巴,今天...

关于多线程执行显示进度条的实例!

为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...

Process进程 ; Thread线程 (拷贝文件,带进度条使用实例)

前台线程和后台线程 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Diagnostics; namespace 进程Process { /// /// Process类是一个非静态类。...静态成

C#中DES加密解密问题、压缩解压缩文件、进度条以及WinForm中使用控制台的解决方案...

最近在做一项目,是一个关于分布式信息采集系统的,这个项目可以说是我上大学两年来做过的最完整最难的项目了,其中涉及到的问题很多很多,很遗憾的是这个项目中很多内容都不是我自己写的,而是实在是自己找不到解决...

关于C# WinForm开发海量数据入库解决方案及使用进度条ProgressBar的经验之谈

最近在做一个由ArcGIS数据格式导入到PostgreslSQL的小工具,数据量比较大(千万级别,见下图),起初为了给使用者一个“比较好”的使用体验,耍了点"小聪明",在导入的界面上增加了两个ProgressBar,一个用于实时显示...

C#学习笔记之进度条

在编写WinForm程序时,我们有很多时候需要用到进度条,下面我来分享一下我在处理进度条时所采用的各种方法。 创建一个Winform窗体应用项目。添加一个新的窗体(progressForm.cs)用来承载进度条; 在progressForm...

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

Qt项目实战之网络电子白板

本课程使用Qt技术实现了网络电子白板,支持直线、矩形、椭圆、三角形、涂鸦等图形元素。本课程实现的电子白板,可以在多人之间共享,每个人都可以进行任意绘制,每个人的绘制都可以同步显示在其它人的白板上。服务器端使用Qt Network开发,客户端使用Qt Network和Qt Graphics View Framework开发,数据传输使用JSON数据格式。 本课程一步一步演示了网络电子白板的实现,通过不断迭代的方式,综合展示了Qt框架中Network、GraphicsView Framework、JSON等多种技术的运用。通过本课程的学习,一方面可以学习到如何使用Qt的网络和图形视图模块进行综合性项目开发,另一方面也可以了解如何进行实战项目开发,丰富实战项目开发经验。

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2020简历模板合集

汇编语言程序设计II

汇编语言是一门低级程序设计语言,在数以千计的计算机语言中,有着不可替代的重要地位,广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展,汇编语言在行业中的地位也再次攀升,在2017年1月的TIOBE排行榜上,再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言,是理解计算机系统核心知识的一个桥梁,在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者,介绍汇编语言程序设计基础的部分。 课程的目标是帮助学习者掌握汇编语言程序设计的基础部分。课程分7个部分,循序渐进地介绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容,课程重视对学习方法的指导和引导,提倡和支持用实践的方式开展学习,目标是培养学习者的自学能力和实践能力,以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

数据结构JAVA版2017教学视频课程

本课程共28个教学视频课程,22小时的教学时间,深入浅出的理论讲解,用JAVA语言实现每个知识点的代码,大量的上机练习题讲解,通过家家乐停车场,佳佳乐彩票机,佳佳乐通讯录,编译原理的语法分析等项目的综合应用实训,上课PPT,上课源代码等资料可以直接下载使用 了解数据结构的目的与作用,掌握单链表,双链表,循环链表的原理及实现,用数组与链表实现堆栈,链表队列与循环队列,二叉树的实现,冒泡排序,快速排序,插入排序,希尔排序,选择排序,堆排序,归并排序,基数排序,折半查找及大量的课后习题讲解,家家乐停车场,佳佳乐彩票机,佳佳乐通讯录等项目的综合实训

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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