第十六章 如何从其他的 XAML 页面打开 XAML 页面?

本文介绍在Silverlight应用中如何通过代码决定默认显示的XAML页面及如何在用户操作后动态切换至其他XAML页面,实现页面间的灵活跳转。

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Silverlight 应用程序中,可以有多个 XAML 页面。当在 Web页面中使用.xap文件时,一次仅有一个 XAML 控件显示。在App.xaml文件中通过下面代码可以决定默认显示的XAML文件:

this .RootVisual = new Page1 ();

你可以改变上面代码中的类名,默认打开其他xaml文件。例如,你可能考虑有一个xaml控件提供用户输入登录信息。当用户点击“提交”按钮后,在登录验证成功后,可能想重定向到其他的xaml文 件。

这时可以设置 xaml 页面的“ Content”属性。

private void SubmitButton_Click(object sender,RoutedEventArgs e) {

    this .Content = new NewXamlPage ();

}

上面代码显示如何才按钮的单击事件处理中设置 xaml 控件的“ Content ”属性。当用户点击提交按钮后,新的xaml文件(NewXamlPage)将打开,原始的xaml文件将回收。

 

 

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在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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