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C# Winform UI配置的保存与加载示例

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简介:
本示例演示了如何在C# Winform应用程序中实现界面配置(如控件位置、大小等)的持久化存储与恢复功能,便于用户个性化设置。 C# Winform 的上手简单且 UI 界面设计方便快捷,在实验室快速开发数据采集应用程序方面非常高效。然而,它存在一个小缺陷:UI界面配置必须在运行程序前设置好各控件的值。如果在运行过程中修改了这些值,并且由于停止运行或代码错误导致程序卡死,重新启动时之前所做的所有更改都需要重新进行设定,这会增加工作量并容易出错。 为了解决这个问题,我的思路是:当程序运行时对 UI 控件值进行了任何改动后立即保存配置。这样,在下次启动应用程序的时候就可以直接加载已经保存的设置。为了高效地遍历各个控件并将它们的状态存储下来,我认为使用易于查找内容且可扩展性良好的 XML 标记语言是最优的选择。

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  • C# Winform UI
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    本示例演示了如何在C# Winform应用程序中实现界面配置(如控件位置、大小等)的持久化存储与恢复功能,便于用户个性化设置。 C# Winform 的上手简单且 UI 界面设计方便快捷,在实验室快速开发数据采集应用程序方面非常高效。然而,它存在一个小缺陷:UI界面配置必须在运行程序前设置好各控件的值。如果在运行过程中修改了这些值,并且由于停止运行或代码错误导致程序卡死,重新启动时之前所做的所有更改都需要重新进行设定,这会增加工作量并容易出错。 为了解决这个问题,我的思路是:当程序运行时对 UI 控件值进行了任何改动后立即保存配置。这样,在下次启动应用程序的时候就可以直接加载已经保存的设置。为了高效地遍历各个控件并将它们的状态存储下来,我认为使用易于查找内容且可扩展性良好的 XML 标记语言是最优的选择。
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    本示例介绍如何在PyTorch框架下有效保存与加载训练好的深度学习模型,涵盖基础API用法及其实践应用。 在PyTorch中保存数据的格式通常为.t7文件或.pth文件。.t7文件是沿用自torch7中的模型权重读取方式,而.pth则是Python环境中常用的存储格式。相比之下,在Keras中则使用.h5文件来保存模型。 以下是保存模型的一个示例代码: ```python print(=> Saving models...) state = { state: model.state_dict(), epoch: epoch # 将当前的训练轮次一同保存 } if not os.path.isdir(checkpoint): os.mkdir(checkpoint) torch.save(state, checkpoint + /checkpoint.pth) ``` 这段代码首先打印出一个提示信息,然后创建了一个包含模型状态字典和当前训练轮数的状态字典。如果指定的检查点文件夹不存在,则会通过os模块中的mkdir函数来创建它,并将保存好的状态对象存储到制定路径下的checkpoint.pth中。
  • PyTorch中模型
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    本教程提供了一个详细的步骤指南,在PyTorch框架下如何有效地保存与加载训练好的机器学习或深度学习模型。通过几个具体例子演示了使用`torch.save()`及`torch.load()`函数的常用方法,帮助开发者简化模型管理流程。 今天分享一篇关于如何使用Pytorch保存和读取模型的文章,内容具有很好的参考价值,希望能为大家带来帮助。一起跟着文章深入了解一下吧。
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    本示例展示了在C# WinForms应用程序中如何安全地执行跨线程操作以更新用户界面。通过使用Invoke或BeginInvoke方法确保对UI组件的操作始终来自创建它们的线程,避免了潜在的多线程访问冲突问题。 多个线程竞争读写同一个资源常常会导致意外的结果。UI界面也是一种需要管理的资源,因此跨线程修改UI通常受到限制。这里采用Task + MethodInvoker的方式实现跨线程对UI进行修改的功能。