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WinForm窗体间传值的方法
本文实例讲述了WinForm窗体间传值的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 窗体间传递数据,无论是父窗体操作子窗体,还是子窗体操作符窗体,有以下几种方式: 1.公共静态变量; 2.使用共有属性; 3.使用委托与事件; 4.通过构造函数把主窗体传递到从窗体中; 一、通过静态变量 特点:传值是双向的,实现简单 实现代码如下: 在一个app类中定义一个静态成员value 代码如下:public class app { public static string value; } 在窗体Form1中这样调用 代码如下:app.value = “f2”; //给静态成员赋值 new
2023-07-17 17:13:06
67KB
IN
OR
orm
1
C#窗体
间的
六种传值方式与ASP.NET的页面传值
C#窗体
间的
六种传值方式,通过六过实例,实现了C#窗体
间的
六种传值方式,三种回传,三种直传,通过属性,构造函数,与事件实现窗体
间的
传值;还有一个例子是页面
间的
几种传值方式(c#,.net,asp.net,winFORM)
2023-07-17 17:12:58
379KB
C#窗体间的六种传值方式与ASP.NET的页面传值
1
EXE和DLL
间的
消息传递
这是通过窗体消息循环的机制在EXE和DLL之间进行消息传递的例子。 当frm_EXE的尺寸发生变化时将特定消息传递给frm_DLL使其尺寸也发生变化。
2023-06-05 20:44:40
41KB
EXE
DLL
消息
1
android_IPC进程间通信Demo
包含两个eclipse工程,客户端和服务端,演示了android在使用Messenger对象和AIDL实现进程间通信。
2023-06-05 11:48:51
1.26MB
android
IPC
1
基于VSC的直流配电网限流电抗器位置和参数优化配置方法
直流配电系统发生故障后故障电流快速上升,通过安装故障限流装置能有效降低故障电流上升的速率,减小故障电流的峰值,保护系统中的电力电子装置。基于电压源型换流器构建双端柔性直流配电网模型,分析直流配电系统发生极间短路故障的故障原理和故障特征,研究限流电抗器在不同接入位置的限流原理和效果。考虑到换流器耐流特性、保护装置及断路器动作特性,提出基于限流电抗器的故障限流位置和参数优化配置方法,并通过PSCAD/EMTDC平台进行仿真优化,从而确定故障限流电抗器的最优配置方案。
2023-05-22 15:40:56
4.03MB
直流配电网 极间短路故障 故障特征 故障限流 限流电抗器
1
Fast exact shortest-path distance queries on large networks
为了在大图中找到两点之
间的
最短路径,我们先通过宽度优先搜索为每个点建立距离标签索引。关键是在宽度优先搜索是进行剪枝。
2023-04-30 22:26:56
1.1MB
图数据查询
点间最短路径
1
OFDM系统中ICI自消除算法研究
OFDM系统对频率偏移极为敏感,频率偏移将导致子载波之间失去正交性,于是产生子载波干扰(ICI),从而降低系统性能。通过对有效抑制ICI的方法—ICI自消除算法进行研究,分析了ICI自消除算法对OFDM系统的影响。在软件无线电(GNU Radio)平台上搭建该系统,并在实际环境中运行。研究结果表明:与传统OFDM系统相比,ICI自消除算法使OFDM系统的误码率得到改善。
2023-04-16 16:54:58
3.99MB
正交频分复用;载波间干扰;ICI
自消除算法;GNU
Radio
1
jquery.params.js
当你要在两个html页面间传递参数时,有一种方式,就是你在a.html页面使用超链接拼接的方式传递参数并跳到b.html页面。这时,你就需要在b.html页面接收了。怎么接收了?这时,就可以使用$.query.get("你的参数名");方法来接收,但是这时,就需要引入这个jquery.params.js文件了。
2023-04-12 11:19:38
9KB
jquery.param
页面间传参
1
COPYDATA消息通信
实现进程间COPYDATA消息通信(发送端为MFC,接收端为Win32) 以三种数据格式发送与接收: 1.结构体 2.字节流 3.DOWORD
2023-04-11 14:13:10
43.51MB
COPYDATA
数据类型转换
进程间通信
1
NeuroRA:用于多模式神经数据表示分析的Python工具箱-用于神经科学的表示分析工具箱,包括神经模式相似度(NPS),代表性相似度分析(RSA),时空模式相似度(STPS)和受试者间相关性(ISC)
#NeuroRA 从多模态神经数据进行表示分析的Python工具箱 概述 代表性相似性分析(RSA)已成为一种流行的有效方法,用于测量不同模式下多变量神经活动的代表性。 NeuroRA是一个基于Python的易于使用的工具箱,可以在几乎所有种类的神经数据中完成有关RSA的一些工作,包括行为,EEG,MEG,fNIRS,sEEG,ECoG,fMRI和其他一些神经电生理数据。 此外,用户可以在NeuroRA上进行神经模式相似度(NPS) ,时空模式相似度(STPS)和受试者间相关度(ISC) 。 安装 点安装神经元 纸 Lu,Z.,&Ku,Y.(2020年)。 NeuroRA:来自多模式神经数据的表示分析的Python工具箱。 神经信息学前沿。 14:563669。 doi:10.3389 / fninf.2020.563669 网站及使用方法 在查看更多详细信息。 您可以在阅读或在下载
2023-04-06 20:41:47
31.15MB
rsa
python-toolbox
meg
eeg
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