UniGUI 之UniDBGrid(05) 目录1]DataSource设置2]显示MEMO类型里的文字3]显示悬浮提示4]显示当前记录及总记录数5]读取所有记录,及分页6]在前面加上序号列7]不显示标题栏8]列排序9]编辑 和 更新 数据10]获得某单元格里的内容 11]标题别名 12]将某列设置为CheckBox格式 13]列标题下显示过滤编辑框,自动对列数据进行过滤 14.1]右键删除一条记录 14.2]右键删除多条记录 15]将UniDBGrid数据另存为网页格式,方便导出 16]自画整…

从发表第一篇文章到最后一篇文章,时间间隔有整整一个月,虽只有5篇文章,但每一篇文章都是我吸收<LEARNING HARD C#学习笔记>这本书的内容要点及网上各位大牛们的经验,没有半点废话,值得新手或中级程序员阅读,孔子曰:温故而知新,可以为师矣,写这个系列文章的目的除了表达对LEARNING HARD赠书的感谢与支持外,最重要的是通过复习C#知识点,从浅入深,会让自己有一个提升,可能以前只知道这么做,但并不知道为什么这样做,而现有,通过复习与总结,让我有了更深刻的理解,为以后能更好的合理运用…

最近工作较忙,手上有几个项目等着我独立开发设计,所以平时工作日的时候没有太多时间,下班累了就不想动,也就周末有点时间,今天我花了一个下午的时间来继续总结与整理书中要点,在整理的过程中,发现了书中的一些不足,我在以下的博文中都有说明,大家如果有这本书的可以对照着知识点及书本相结合的方式来看,没有这本本书的也可以对照着我整理的知识要点进行实际编码测试与学习,希望能对大家有所帮助,如果觉得可以的话,还请推荐哦,谢谢! 阅读<LEARNING HARD C#学习笔记>知识点总结与摘要系列文章从这篇博文…

今天继续分享我的阅读<LEARNING HARD C#学习笔记>知识点总结与摘要二,仍然是基础知识,但可温故而知新. 七．面向对象 三大基本特性: 封装:把客观事物封装成类,并隐藏类的内部实现细节,仅开放相关的访问属性.方法等 继承:通过继承可以复用父类的代码: 多态:1.允许将子对象赋值给父对象,2.同方法在不同的对象上有不同的实现方式: 子类初始化顺序:初始化类的实例字段à调用父类构造函数à调用子类构造函数: 重写:父类声明为virtual或abstract的类成员(属性.方法),在子类继…

Ext.Net学习笔记23:Ext.Net TabPanel用法详解 上面的图片中给出了TabPanel的一个效果图,我们来看一下代码: <ext:TabPanel runat="server" ID="tabpanel1"> <Items> <ext:Panel runat="server" ID="tab1" Title="Tab1" Html="第一个Tab&q…

本人有幸在Learning Hard举行的整点抢书活动<Learninghard C#学习笔记>回馈网友,免费送书5本中免费获得了一本<LEARNING HARD C#学习笔记>,我(梦在旅途)虽然从事.NET开发多年,但一直都没有能好好的系统学习,特别是C#5.0的知识,现如今有幸得到这本书,可以好好的温习.巩固和提升, 非常感谢Learning Hard! 我在收到该书后,花了约两周的时间就看完了,主要是集中在晚上及周末时间,因为本书是从浅入深讲解C#知识,我虽谈不上什么高手,…

在上篇文章<Android学习系列(22)--App主界面比较>中我们浅略的分析了几个主界面布局,选了一个最大众化的经典布局.今天我们就这个经典布局,用代码具体的实现它. 1.预览图先看下最终的界面设计图:    上面顶部是一个9patch背景图片+标题文字:下面底部是5个tab标签,表示应用的5大模块.中间内容部分则是各个模块的具体内容,可以再分类,或者直接显示内容. 2.准备素材按照上篇文章的界面,我们需要事先提供两大方面的素材:顶部+底部.顶部的素材非常简单,最重要的是背景(9patch…

本篇文章主要是总结异步编程的知识点,也是本系列的最后一篇文章,每一个知识点我都有写出示例代码,方便大家理解,若发现有误或不足之处还请指出,由于书中作者对此知识点讲解过于简单,所以在写这篇文章时本人参考与学习了网上许多大牛们的经验,在此感谢那些愿意分享的人们,谢谢! 二十三.异步编程 APM(异步编程模型):若类实现了返回类型为IAsyncResult接口的BeginXXX方法和EndXXX方法,则表明该类支持异步编程模型.如:委托类型定义了BeginInvoke与EndInvoke方法,所以所有…

iOS学习(OC语言)知识点整理 一.XML数据格式介绍 1)概念:xml是extensible markup language扩展的标记语言,一般用来表示.传输和存储数据 2)xml与json目前使用比较广泛的两种网络传输数据格式 两者分别占比: 1. json:市场上占90%,轻量级的表示数据 2.xml:占10%,表示数据比较复杂 3)XML三种数据解析方法: 1.DOM解析:将整个xml数据加载到内存中,构造一个对象,从根结点开始一级一级的解析提取数据.缺点:如果数据大, 比较占内存,解…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…