再问treeview(总共150分)

abc3000 2006-08-08 12:06:27
另外100分地址:
http://community.csdn.net/Expert/topic/4934/4934190.xml?temp=.9354059




TreeNode[] treeNodeDayType = null;
TreeNode[] treeNodeCarType = null;


先给treeNodeDayType赋值
treeNodeDayType = new TreeNode[dt.Length];
//赋值省略....



treeNodeCarType = new TreeNode[ct.Length];
for (int i = 0; i < ct.Length; i++)
{
treeNodeCarType[i] = new TreeNode(ct[i].value, treeNodeDayType);
}



也就是每个CarType结点下面都有重复的DayType的内容.
最后this.treeview1.Nodes.AddRange(treeNodeCarType);

但是显示出来的东西和我想的不一样, 只有最后个CarType结点下才有内容,而且是重复i遍的内容,其他CarType结点下为空.

怎么回事?
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abc3000 2006-08-08
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abc3000 2006-08-08
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故弄悬虚?
zhgroup 2006-08-08
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深拷贝
andylauhai 2006-08-08
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已经实现treeview与数据库的绑定了
oolongTea 2006-08-08
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学习
Knight94 2006-08-08
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正确的做法应该如下:
private void AddChild( TreeNode tnParent, TreeNode[] tnChildren )
{
for( int i = 0; i < tnChildren.Length; i++ )
{
TreeNode tnClone = tnChildren[i].Clone() as TreeNode;
tnParent.Nodes.Add( tnClone );
}
}

//Add car nodes
for (int i = 0; i < 2; i++)
{
treeNodeCarType[i] = new TreeNode( i.ToString());
AddChild( treeNodeCarType[i], treeNodeDayType );
}
Knight94 2006-08-08
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一个节点或者节点集合只能被加载一次,所以像
treeNodeCarType[i] = new TreeNode(ct[i].value, treeNodeDayType);
这样的做法是错误。

你需要对treeNodeDayType中的每个节点要产生copy,然后进行加载。
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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