在web开发中,带checkbox的tree是一个很有用的东东,比如权限选择、分类管理,如果不用sl,单纯用js+css实现是很复杂的,有了SL之后,就变得很轻松了 解决方案一: 利用Silvelright ToolKit(微软的开源项目),项目地址http://silverlight.codeplex.com/ 在线演示地址:http://silverlight.net/content/samples/sl4/toolkitcontrolsamples/run/default.html 解决方案二
默认情况下,Silverlight自带的ListBox控件如果内部有多个TextBox,用户无法用键盘上的Tab键,在ListBox内部的TextBox之间切换。但Teterik RadControls 中的telerik:ListBox却很好的解决了这个问题,只要把telerik:ListBox的IsTabStop设置成false,同时把TabNavigation设置成Local即可(而SL自带的ListBox就算设置了这二个属性,Tab键需要按二次才能切换焦点) 完整Xaml代码: <UserContr
http://www.telerik.com/help/wpf/radchartview-populating-with-data-static-data.html
几乎所有的业务系统都有弹出窗口,典型场景有二种 : 1、简单的弹出一个对话框显示信息,比如下面这样: 这个很简单,代码示例如下: DialogParameters pars = new DialogP
直接上图: Xaml部分代码: <UserControl xmlns:telerik="http://schemas.telerik.com/2008/xaml/presentation" x:Cl
相信很多人都听说过这句名言:garbage in ,garbage out ! 数据录入不规范(或错误)就象一颗定时炸弹,迟早会给系统带来麻烦,所以在数据录入时做好验证是很有必要的。 相对传统asp.net开发而言,SL4中的数据验证要轻松很多(主要得益于Xaml的Binding特性),步骤如下: 1、定义业务Model类时,在需要验证的属性setter中,写好业务逻辑,对于不合规范的value,要抛出异常! 同时切记Model类要实现INotifyPropertyChanged接口,同时每个setter方
相信大家学习了RadControl中的RadWindow、RadAjaxManager、RadAjaxLoadingPanel控件后,一定会觉得它是解放.Net技术人员Web开发的技术工具,从而不再为Asp。NET中的局部刷新而绞尽脑汁。
如果展示类似这种比较cool的图片轮换效果,用RadTransitionControl控件就对了,它提供的过渡效果非常cool! 原理并不复杂,可参见以前写的 Silverlight之ListBox/Style学习笔记--ListBox版的图片轮换广告. xaml部分: <UserControl xmlns:telerik="http://schemas.telerik.com/2008/xaml/presentation" x:Class="Telerik.Sample.Transition"
实际开发中控件的数据源肯定是动态绑定的,不可能在xaml里写死item项。既然要绑定,就先来几个实体类: 上面是类图,各类的代码如下: BusinessBaseObject using System
当RadGridView中嵌套RadComboBox,且RadGridView的高度不够出现滚动条时,上下拉动滚动条后,RadComboBox中的选中值将丢失! 如下图: 滚动条未拖动前 滚动条上下拖
关于菜单这个话题我想应该是不讲则懂,所以本文不会多讲这些概念,则重关注RadControls控件中的RadMenu控件的使用,结合数据库来开发一个系统菜单。
Tkinter 作为 Python 的标准库,是非常流行的 Python GUI 工具,同时也是非常容易学习的,今天我们就来开启 Tkinter 的入门之旅
最近在学习怎么用 Shazzam Shader Editor 编写自定义的 Effect,并试着去实现阴影、内阴影和长阴影的效果。结果我第一步就放弃了,因为阴影用到的高斯模糊算法对我来说太太太太太太太太难了,最后只好用些投机取巧的方法来模仿这几种效果。
将提供的2DLiDAR数据集’b0-2014-07-11-10-58-16.bag’,转为matlab的.mat数据文件,这其中包括有5522批次扫描数据,每次扫描得到1079个强度点。如下:
前面的文章说到了Openlayers4中风场的实现,本文将讲述如何在mapbox GL实现类似的效果。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 RadControls for WinForms Q2 2008 SP1 Release Notes (v7.1.1.0) RadGridView Improvements Export to Excel as ExcelML: Added support of exporting of hidden columns and rows. There are three options to choose from to add hidden elements (
好久没来写博客了,这期间经历了春节,也因为忙于一个项目,所以博客被疏忽了。最近一段时间一直在用silverlight做项目,从来一开始的不熟悉渐渐的开始上手。今天记录一下自己学习prism的一些samplecode。 silvierlight目前的主流架构是Silverlight+MVVM+WCF RIA,说来惭愧本人做项目的时候对设计模式不是很了解。MVVM设计模式是指模型(Model)-视图(View)-视图模型(ViewModel),MVVM设计模式能够将程序的UI设计和逻辑设计分开,这样能够节省开发
在Windows里,我们可以通过certmgr.msc查看和管理系统证书,这个工具是Windows自带的。
最近有个小需求需要实现,最后要给出一个 GUI 界面,想了想还是不用 c++ 写 MFC 了,因为还涉及到网络编程,感觉还是简单事情简单做,然后转手写 python,刚开始想尝试 pyqt,但感觉好像还是有点麻烦,本来就只是做个插件,最后就大概看了一下内置的 tkinter,一边写一边学也马上就上手了,总的来说感觉还是简单的。
MATLAB函数 fir1 和 fftfilt 的功能及其调用格式可以用 help 命令查阅;
首先,深入了解了飞机襟副翼运动原理,构建了该运动机构简图,并计算其运动自由度,并利用解析方法,建立襟副翼运动学方程。最后,基于MATLAB对飞机襟副翼进行运动仿真。
Progress是已经成立40多年的科技公司,是一家经验丰富、值得信赖的产品供应商。
之前一直有小伙伴私信说让我多出些关于 Python 进行可视化绘制的教程,不想再学一门语言(R 语言)进行可视化绘制。怎么说呢?其实公众号关于 Python 进行可视化绘制的推文还是很多的,刚开始我也是坚持使用 Python 进行可视化绘制的,但也深知 Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的),再熟悉 R-ggplot2 绘图理念后,后面的可视化绘制都基本以 R 为主,Python 偶尔也会绘制。好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大,使得两者可以兼顾,而基于前端交互式的可视化绘制,Python 可能比较灵活方便些,毕竟语法较为简单嘛,好了,不多说了,今天这篇推文,我们就介绍一下 Python 中常用且可灵活交互使用的的可视化绘制包- Bokeh,由于网上关于该包较多及官方介绍也较为详细,这里就在不再过多介绍,我们直接放出几副精美的可视化作品供大家欣赏:
之前一直有小伙伴私信说让我多出些关于Python 进行可视化绘制的教程,不想再学一门语言(R语言)进行可视化绘制。怎么说呢?其实公众号关于Python 进行可视化绘制的推文还是很多的,刚开始我也是坚持使用Python 进行可视化绘制的,但也深知Python 在这一块的不足(相信以后会越来越好的),再熟悉R-ggplot2绘图理念后,后面的可视化绘制都基本以R为主,Python偶尔也会绘制。好在两者的绘图语法、所使用数据的结构都相差不大,使得两者可以兼顾,而基于前端交互式的可视化绘制,Python可能比较灵活方便些,毕竟语法较为简单嘛,好了,不多说了,今天这篇推文,我们就介绍一下Python中常用且可灵活交互使用的的可视化绘制包- Bokeh,由于网上关于该包较多及官方介绍也较为详细,这里就在不再过多介绍,我们直接放出几副精美的可视化作品供大家欣赏:
前面一篇文章介绍了通过FDATool工具箱实现滤波器的设计,见“基于Matlab中FDATool工具箱的滤波器设计及相关文件的生成”,这里通过几个例子说明采用Matlab语言设计FIR滤波器的过程。
Intel在硅光领域耕种多年,最近他们和加州伯克利大学合作,提出了一种容差性更好的光学神经网络架构。该文章发表于Optics Express, 标题为 “Design of optical neural networks with component imprecisions ”。关于Intel的硅光技术,可参看小豆芽之前的笔记 Intel的硅光子技术和Intel演示400G硅光模块 。需要注意的是,这篇文章中Intel的参与者是Intel的AI技术人员,而不是来自其硅光部门。
1:GMU:http://cloudajs.org/ui/brand/gmu GMU是基于zepto的mobile UI组件库,提供webapp、pad端简单易用的UI组件! http://gmu.b
创建文件dock.in 参数详解: http://dock.compbio.ucsf.edu/DOCK_6/tutorials/ligand_sampling_dock/ligand_sampling_dock.html 格式为:
Kendo UI 是Telerik推出的一套based on jQuery 的 Framework,提供了很多控件(Menu 、Grid 、Combox等...), 底层以Html5 + jQuery 来打造,并且兼容于各大浏览器,包含IE7、IE8。相关介绍可以参考AJAX式数据清单的新选择-Kendo UI Grid。 以下内容参考台湾的黑老大的文章:在ASP.NET MVC 4中使用Kendo UI Grid 建立一个ASP.NET MVC 4专案 使用NuGet安装KendoUIWeb及Kendo
Animated version of Gulf Stream sea surface temperatures done with
1. RadGrid中展开的项更新(如果有一项被展开,对该项数据做了改动,此时需要更新显示)
本文是模拟滤波器设计,如果需要了解数字滤波器的内容,可以按顺序看我写的另外两篇博客,如下:
通常所说的regridding/remaping/interpolation都是将不同网格的数据映射到新的网格。
最近我大幅度重构了我一个库的项目结构,使之使用最新的项目文件格式(基于 Microsoft.NET.Sdk)并使用 SourceYard 源码包来打包其中的一些公共代码。不过,最终生成了一个新的 dll 之后却心有余悸,不知道我是否删除或者修改了某些 API,是否可能导致我原有库的使用者出现意料之外的兼容性问题。
更新:上一篇文章《python 数据可视化利器》中,我写了 bokeh、pyecharts 的用法,但是有一个挺强大的库 plotly 没写,主要是我看到它的教程都是在 jupyter notebooks 中使用,说来也奇怪,硬是找不到如何本地使用(就是本地输出 html 文件),所以不敢写出来。现在已经找到方法了,这里我就在原文的基础上增加了 plotly 的部分教程。
据BleepingComputer网站6月15日消息,一个被称为“Blue Mockingbird”的攻击者利用 Telerik UI 漏洞来破坏服务器,安装 Cobalt Strike 信标,并通过劫持系统资源来挖掘 Monero。 攻击者利用的漏洞是CVE-2019-18935,这是一个严重的反序列化漏洞,CVSS v3.1评分高达9.8,可导致在 Telerik UI 库中远程执行ASP.NET AJAX 的代码。 在2020年5月,Blue Mockingbird就曾使用同样的手法攻击Microso
继上篇我们学习了RadWindow控件的用法之后,本篇我们将学习在项目中更加方便开发人员的常用控件RadAjax控件.
做过WinForm数据库开发的人,一定有类似经历:DataGrid绑定后,如果允许行编辑,数据一顿修改后,想批量保存修改后的结果,通常是将DataGrid的所有行遍历,用FindControl找出其中的TextBox之类的控件,取值,然后处理,如果行模板中的控件变化了,可能之前的处理代码又要修改... .Net发展到WPF/SL时代,有了双向绑定,这种痛苦经历已经一去不返了,我们只需要关注数据即可,GridView与数据源之间会相互通知各自的变化情况,批量保存时,不管GridView中的数据用户如何修改,也
前面已经把分割模型的数据处理的差不多了,最后再加一点点关于数据增强的事情,我们就可以开始训练模型了。
一直以来都是在Windows底下工作,对于抓包工具,自然而然当属Fiddler最最出色。不过Fiddler是在.Net runtime环境下运行的,所以想要在Mac下使用,有些困难。
calc()用于对数值作计算,单位包括长宽(px、vw等)、频率(Hz等)、角度(deg、rad、turn等)、时间(s、ms)、小数和整数。
本期的介绍就到这里了,文中代码可以横向滑动浏览,为方便实操,相关的代码和样例存已存放至百度网盘,链接: https://pan.baidu.com/s/1uSGDqbeCAh1ZS-dz-zs5tA 提取码: 8n9x,读者朋友们可以前往下载学习。
无论是面向消费者的应用程序,还是内部业务工具,软件开发受两个原则指导:做什么软件和如何开发。选择构建什么应该由产品和市场策略来驱动。关于如何构建的决策应该通过查看最佳实践来确定。这意味着我们将放弃传统的软件开发模型,转而选择快速应用程序开发(RAD)
2018年8月24日笔记 这是作者在波士顿房价预测项目的第3篇文章,在查看此篇文章之前,请确保已经阅读前2篇文章。 第2篇文章链接:https://www.jianshu.com/p/f34f22258a0a
RAD Security是由Brooke Motta和Jimmy Mesta共同创立的云原生安全公司,其前身为Kubernetes 安全运营中心(KSOC)。于2022年2月15日正式宣布获得600万美元的种子资金,仅在去年一年中,投资回报率增长了3倍,且过去两年客户保留率达到100%。
说起Telerik这名字,可能有些人比较陌生,不过对于做过.Net的开发人员来说,应该会有印象,或多或少用过它家的控件,对于常规前端,可能有听说过Kendo框架,还有网站分析神器Fiddler,做过混合式应用应该知道WKWebView,对混合式开发框架有所了解的,或许知道NativeScript。
摘要:本文首先对起落架进行了概述,总结了起落架的国内外研究背景,针对飞机起落架的收放机构进行了功能原理和收放运动分析,阐述了起落架工作原理。以虚拟样机技术的相关理论和功能虚拟样机的实现过程为基础,并绘制出飞机起落架机构的运动简图,并对其自由度进行了分析,又利用解析方法,建立飞机起落架运动学方程,最后运用MATLAB软件对该飞机的起落架进行了运动学仿真分析。
机器学习是一项经验技能,经验越多越好。在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据
文章节选自《机器学习——Python实践》 文末评论赠送本书,欢迎留言! 机器学习是一项经验技能,经验越多越好。在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云