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Xamarin.Forms入门-使用 Xamarin.Forms 来创建跨平台的用户界面

如果你做的工作涉及到三个平台，那你会对重重复复的界面逻辑工作厌烦，Xamarin Forms 是一个好的解决方案。...的项目 · 如何使用Xamarin.Forms的控件 · 如何在页面之间进行导航 · 如何进行数据绑定 系统需求 iOS : 由于Apple限制iOS应用程式编译都需要透过Xcode, 因此需要1台MAC...的机器作为Build Host. · Windows 7 或更新的作业系统版本 · Visual Studio 2010 / 2012 · OS X Lion 或更新的作业系统版本 · Xcode IDE...其系统需求如下: · Windows 7 或更新的作业系统版本 · Java SDK · Android SDK · Xamarin.Android for Visual Studio 使用Xamarin...是什么，以及如何使用 Xamarin.Forms 来构建跨平台的应用，我们从如何安装 Xamarin.Forms，到如何创建一个 Xamarin.Forms 项目，如何构建用户界面，如何进行数据绑定以及如何切换页面

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    dotnet Multi-platform App UI 多平台应用 UI 框架简介

    在 .NET 5 微软统一了整个 .NET 平台，将 .NET Core 和 Mono 以及基于 Mono 的 Xamarin 放在一起，于是就可以使用相同的一个 BCL 基础库和 SDK 工具链 当咱在考虑如何在...很多年以来，都有很多商业公司，如这个链接 https://dotnet.microsoft.com/apps/xamarin/customers 列举出来的公司，都在使用 Xamarin 用 .NET...这意味着您只需单击一下鼠标，便可以轻松地将其部署到所需的任何目标，包括台式机，仿真器，模拟器或物理设备。...使用内置的跨平台资源，您可以将任何图像，字体或翻译文件添加到单个项目中，并且 .NET MAUI 将自动设置本机挂钩，以便您可以进行编码。...这将是合并 Xamarin 和 Xamarin.Forms 到 .NET 核心中的漫长旅程的开始，微软很高兴与您一起开放的进行开发 大佬的翻译博客：[翻译] .NET 官宣跨平台 UI 框架 MAUI

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    译 | .NET Multi-platform App UI 多平台应用 UI 框架简介

    在 .NET 5 微软统一了整个 .NET 平台，将 .NET Core 和 Mono 以及基于 Mono 的 Xamarin 放在一起，于是就可以使用相同的一个 BCL 基础库和 SDK 工具链 当咱在考虑如何在...很多年以来，都有很多商业公司，如这个链接 https://dotnet.microsoft.com/apps/xamarin/customers 列举出来的公司，都在使用 Xamarin 用 .NET...这意味着您只需单击一下鼠标，便可以轻松地将其部署到所需的任何目标，包括台式机，仿真器，模拟器或物理设备。...使用内置的跨平台资源，您可以将任何图像，字体或翻译文件添加到单个项目中，并且 .NET MAUI 将自动设置本机挂钩，以便您可以进行编码。...这将是合并 Xamarin 和 Xamarin.Forms 到 .NET 核心中的漫长旅程的开始，微软很高兴与您一起开放的进行开发 官方原文：https://devblogs.microsoft.com

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    .NET MAUI 性能提升（下）

    mipmap-xxxhdpi\ appiconfg.png = 512x512 dotnet_bot.png = 672x832 我们还可以修改.svg内容，但这可能不可取，这取决于图形设计师如何在其他设计工具中使用该图像...在另一个例子中，一个3008×5340 .jpg图像: 正在升级到21360×12032!...设置Resize="false"将防止图像被调整大小，但我们将此设置为非矢量图像的默认选项。接下来，开发人员应该能够依赖默认值，或者根据需要指定%(基本尺寸)和%(调整大小)。...这将iOS上的应用大小从29.3MB减少到26.1MB! 参见monkey-cache#109和dotnet-podcasts#58了解有关改进的详细信息。...如您所料，许多应用程序需要额外的Proguard规则来保持工作。R8可能过于激进，并且删除了Java反射所调用的一些东西，等等。

    2.5K30

    一个开源的，跨平台的.NET机器学习框架ML.NET

    在采用通用机器学习语言（如R和Python）开发的模型，并将它们集成到用C＃等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。...通过为.NET创建高质量的机器学习框架，微软已经使得将机器学习转化为企业（或通过Xamarin移动应用程序）变得更容易。这是一种使机器学习更加可用的形式。 使用ML.NET可以解决哪些类型的问题？...如何在应用程序中使用ML.NET？ ML.NET以NuGet包的形式提供，可以轻松安装到新的或现有的.NET应用程序中。...如果交易日是上涨日或下跌日 手写数字识别 语音识别 图像识别 有关更多信息，请参阅Wikipedia上的二元分类 文章。 多类分类 多元分类属于 监督学习，用于预测的数据的实例的类（类别）的任务。...每个标签都是0到k-1之间的整数，其中k是类的数量。分类算法的输出是一个分类器，您可以使用它来预测新的未标记实例的类。

    1.5K60

    Windows复制粘贴太拉垮？这款剪贴板利器太香了！

    特征： 支持 Linux、Windows 和 OS X 10.15+ 存储文本、HTML、图像或任何其他自定义格式 快速浏览和过滤剪贴板历史记录中的项目 排序、创建、编辑、删除、复制/粘贴、拖放选项卡中的项目...为项目添加注释或标签 具有可自定义命令的系统范围的快捷方式 使用快捷方式或从托盘或主窗口粘贴项目 完全可定制的外观 高级命令行界面和脚本 忽略从某些窗口复制或包含某些文本的剪贴板 支持简单的类似 Vim...对于文本条目，CopyQ 内置了文本编辑器；对手图像，则需要在设置中配置一个图像编辑器。 你还可以在 CopyQ 中直接新建条目。...用户可进入首选项→条目→同步中，设定需要同步转存的标签页内容，然后 CopyQ 就会将标签页里的所有内容进行转存，包括新条目。此外，CopyQ 支持导入导出所有数据库资料。...同时，标记也可以被搜索，也就是可以搜索标记来定位到相应的条目。

    1.8K20

    【译】使用标签实现图像加载的分组管理

    示例#1：.pauseTag()和.resumeTag() 这个示例演示了如何在一个标准的ListView中使用标签。让我们想象一个收件箱的ListView，用来展示收到的消息以及发送者。...ListView的自身设计能够快速的对条目进行回收和重用。如果实现了正确的adapter，那么用户体验将非常顺滑。...然而，由于用户滑动速度太快，Picasso一次又一次的尝试为每个单元条目启动图像加载请求，然后又不得不立刻取消该加载请求。 更有效的方式应该是暂停所有的图像加载，直到停止滚动。...当用户点击“结算”后，之前的条目列表有一部分会被隐藏。因此，没有什么理由让图像持续加载，从而为网络，电量和内存等增加无谓的负担。...有些时候可能会使用Context（或Activity）作为标签，理论上来讲这是允许的，但是我们应该牢记一下这段摘自官方javaDocs的提醒： Picasso will keep a reference

    1K20

    C#使用Xamarin开发可移植移动应用终章(11.获取设备信息与常用组件,开源一个可开发模版.)

    WebView,二维码扫描,开灯,地图,定位,终端设备的信息 正文 Xamarin在社区中其实有很多比较方便的组件,方便大家直接使用....列表的Github地址如下: https://github.com/xamarin/XamarinComponents 今天我们主要是以设备信息组件为例子介绍一下如何使用社区组件 首先我们需要查询到自己需要使用的组件...的NuGet GitHub上 @aarnott 设备信息 有关设备的属性，如OS，Model和Id。...的NuGet GitHub上 @mattleibow Mono.Data.Sqlite 将Mono.Data.Sqlite添加到任何Xamarin或Windows .NET应用程序。...的NuGet GitHub上 @rdavis_au 语音识别 语音到文本。 的NuGet GitHub上 @ allanritchie911 简单的音频播放器 从共享库播放多个MP3或波形文件。

    4.1K71

    德企开发出基于人工智能的新型文本分析技术

    该公司在3月14日到18日的汉诺威CeBIT 2016会议期间展示了这一新技术。...这些图谱有免费的来源，如维基百科或网络上的大型媒体门户网站。这些图谱可以通过领域知识或公司的专业知识进行增强，如产品目录或客户信函。...他解释说：“随后，我们的软件会将企业和业务领域分配到相应的类别，这使我们能够收集宝贵的意见，指导我们如何在市场中将自己的产品与竞争对手进行对比定位”。...只有当名称或概念的不同含义得到正确解决，才可能有效地搜索巨大的文本集合。随着时间的推移，由他的团队开发出的智能搜索引擎会得到不断的学习与提高，从而可以自动将新的文本条目匹配到合适的类别。...于是，对利用分析网络媒体或社交网络来衡量产品的知名度或营销活动的成功度的公司来说，这些算法就具有了吸引力。”

    84360

    在参加了39场Kaggle比赛之后，有人总结了一份图像分割炼丹的「奇技淫巧」

    Medium、大牛博客、参赛经验帖中都散落着各种技巧分享，但这些资源往往比较零散，于是就有人想到，为什么不把它们集中到一起呢？...每个版块的具体内容以条目的形式呈现，每个条目又都嵌入了一些链接，点开可以看到一些优秀的 Kaggle 解决方案分享、Medium 博客教程、高赞的 GitHub 项目等，读者可以根据自己的具体问题和需要进行查找...这部分介绍了一些常用的数据增强方法： 用 albumentations 包进行数据增强； 使用 90 度随机旋转； 使用水平、垂直翻转或这两个方向都做翻转； 尝试进行复杂的几何变换，包括弹性变换、透视变换...训练技巧 这部分介绍了常用的模型训练技巧，如： 尝试不同的学习率； 尝试不同批大小； 使用带有动量项的 SDG，并且手动设置学习率衰减； 数据增强过多会降低准确率； 使用裁剪后的图像训练，并在完整的图像上做预测...将几何平均数应用于预测； 在推理过程中将图块重叠，使每个边缘像素至少覆盖 3 次，因为 UNET 在边缘区域范围的预测往往较差； 非极大抑制和边界框收缩； 分水岭后处理：在实例分割问题中分离对象。

    73810

    CVPR2022 | 利用域自适应思想，北大、字节跳动提出新型弱监督物体定位框架

    机器之心专栏 作者：朱磊 将弱监督物体定位看作图像与像素特征域间的域自适应任务，北大、字节跳动提出新框架显著增强基于图像级标签的弱监督图像定位性能。...为减轻标注工作的负担，弱监督物体定位 (WSOL) 通过利用图像级标签（如图像类别）作为监督信号进行物体定位模型的训练，以摆脱训练过程对像素级标注的需求。...从这一视角来看，我们可以很自然的将域自适应方法迁移到弱监督物体定位任务中，使得仅依据图像标签训练的模型可以更为精准的定位目标物体。...方法  图 1 - 方法整体思想 弱监督物体定位实际上可以看作是在图像特征域（源域 S）中依据图像级标签（源域金标 Y^s）完全监督地训练模型 e(∙)，并在测试过程中将该模型作用于像素特征域（目标域...图 2-B 也形象地展示了源域分类损失及域自适应定位损失的预期效果，其中 L_c 保证不同类别源域样本可以被正确区分，L_d 将源域目标域分布进行拉近，而 L_u 将类别边界拉近到未知标签目标域样本处。

    55150

    图像分割的「奇技淫巧」

    Medium、大牛博客、参赛经验帖中都散落着各种技巧分享，但这些资源往往比较零散，于是就有人想到，为什么不把它们集中到一起呢？...每个版块的具体内容以条目的形式呈现，每个条目又都嵌入了一些链接，点开可以看到一些优秀的 Kaggle 解决方案分享、Medium 博客教程、高赞的 GitHub 项目等，读者可以根据自己的具体问题和需要进行查找...这部分介绍了一些常用的数据增强方法： 用 albumentations 包进行数据增强； 使用 90 度随机旋转； 使用水平、垂直翻转或这两个方向都做翻转； 尝试进行复杂的几何变换，包括弹性变换、透视变换...训练技巧 这部分介绍了常用的模型训练技巧，如： 尝试不同的学习率； 尝试不同批大小； 使用带有动量项的 SDG，并且手动设置学习率衰减； 数据增强过多会降低准确率； 使用裁剪后的图像训练，并在完整的图像上做预测...将几何平均数应用于预测； 在推理过程中将图块重叠，使每个边缘像素至少覆盖 3 次，因为 UNET 在边缘区域范围的预测往往较差； 非极大抑制和边界框收缩； 分水岭后处理：在实例分割问题中分离对象。

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    【深度学习】OCR文本识别

    受控场景的文字检测 对于受控场景（如身份证），我们将文字检测转换为对关键字目标（如姓名、身份证号、地址）或关键条目（如银行卡号）的检测问题。基于Faster R-CNN的关键字检测流程如图9所示。...为了保证回归框的定位精度，同时提升运算速度，我们对原有框架和训练方式进行了微调。 考虑到关键字或关键条目的类内变化有限，网络结构只采用了3个卷积层。 训练过程中提高正样本的重叠率阈值。...RPN通过监督学习的方法提取候选区域，给出的是无标签的区域和粗定位结果。RCN引入类别概念，同时进行候选区域的分类和位置回归，给出精细定位结果。训练时两个子网络通过端到端的方式联合优化。...对于人手持证件场景，由于证件目标在图像中所占比例过小，直接提取微小候选目标会导致一定的定位精度损失。为了保证高召回和高定位精度，可采用由粗到精的策略进行检测。...另外刚体检测的要求相对较低，即便只定位到部分主体（如定位结果与真值的重叠率是50%），也不会对刚体识别产生重大影响，而这样的定位误差对于文字识别则很可能是致命的。

    7.1K20

    【明星自动大变脸，嬉笑怒骂加变性】最新StarGAN对抗生成网络实现多领域图像变换（附代码）

    文章中将术语表示为图像中固有的特征，如头发颜色、性别或年龄，属性值作为属性的特定值，例如黑色/金色/棕色的头发颜色，或性别的男性/女性等。我们进一步将具有一系列相同属性值的图像设为一个域。...几个图像数据集带有许多标记属性。例如，在CelebA数据集包含40个标签的面部特征，如头发的颜色、性别、年龄；RaFD数据集有8个表示面部表情的标签，如“快乐”，“愤怒”和“悲伤”。...其模型不是学习固定的图像转化（例如，从黑发到金发），而是输入图像和域信息，学习如何灵活地将输入图像转换到相应的域中。文章中使用一个标签（二进制或one hot向量）代表域信息。...（a）D学习如何区分真实图像和伪造图像，并将真实图像分类到相应领域。 （b）G同时输入图像和目标域的标签并生成假图像，在输入时目标域标签被复制并与输入图像拼接在一块。...（b），（c），（f），（g）当掩码向量（紫色）为[1,0]时，生成器G学习专注于CelebA标签（黄色），而忽略RaFD标签（绿色）来执行图像到图像的转换，反之亦然，当掩码矢量是[0,1]时。

    2.4K90

    如何在 Linux 中将主目录移动到新分区或磁盘？

    如果您是 Linux 新手或打算放弃 Windows 并切换到 Linux 的人，那么本文将对您很有用，这篇分步文章将引导您完成在 Linux 中将主目录移动到新分区或驱动器的过程。...$ sudo mkdir /mnt/home_move/ $ sudo mount /dev/sdb1 /mnt/home_move/ [挂载分区] 在 Linux 中将主目录移动到新分区 现在主目录中的所有目录和文件都应该复制到安装在...我使用以下rsync命令将数据复制到新分区，用您自己的替换目标目录路径名。...系统将提示您使用自动分区方案或自定义分区方案，您应该选择自定义分区方案并创建单独的分区。 下面是来自我的 RHEL 8.4 自定义分区的示例图像，其中创建了一个 15GB 的单独主分区。...[手动分区] 结论 在本文中，我们讨论了如何在 Linux 中将主目录从一个分区移动到另一个分区，如果您想将 HOME 目录移动到新驱动器，该过程是相同的。

    3.3K20

    伯克利人工智能研究项目：为图像自动添加准确的说明

    人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,如行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像中的对象,其属性及行动(如：棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...当前的视觉描述或图像文字说明模型工作得很好，但它们只能描述现有图像的文字说明训练数据集所看到的对象，而且需要大量训练样本才能生成良好的说明。...给定一个数据集，包括一对图像和描述(配对的图像-句子数据，例如：MSCOCO)，以及带有对象标签的图像，但是没有描述(没有配对的图像数据，如：ImageNet)，我们希望学习如何描述在配对的图像-句子数据中看不见的对象...然而，我们注意到，尽管这个模型是在ImageNet上预先训练的，当模型被训练/调到COCO图像-标题数据集时，它往往会忘记它之前看到的物体。

    1.4K50
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