我正在尝试ComboBox用一对String,Value填充一个.我在代码背后做了这样的事情:
listCombos = new List<ComboBoxItem>();
item = new ComboBoxItem { Text = Cultures.Resources.Off, Value = "Off" };
listCombos.Add(item);
item = new ComboBoxItem { Text = Cultures.Resources.Low, Value = "Low" };
listCombos.Add(item);
item = new ComboBoxItem { Text = Cultures.Resources.Medium, Value = "Medium" };
listCombos.Add(item);
item = new ComboBoxItem { Text = Cultures.Resources.High, Value = "High" };
listCombos.Add(item);
combo.ItemsSource = listCombos;
ComboBoxItem:
public class ComboBoxItem
{
public string Text { get; set; }
public object Value { …我正在使用 Visual Studio 2013 并想使用 C++ Eigen 库中的一些宏（这些），但我不知道如何使用。我发现了这个 stackoverflow question，但他们的解决方案不适用于 VS2013。
编辑 - 答案：
我链接的问题已经从用户@Cam Jackson 那里得到了答案。其实我不知道属性管理器（查看->其他窗口->属性管理器）和项目的“右键->属性”不是一回事。我引用了答案：
如果您正在编辑的属性表特定于项目/解决方案，“用户宏”将仅显示在“通用属性”下！所以你需要做的是在 VS 中打开 Property Manager 窗口，右键单击你的项目并添加一个新的属性表。然后在新创建的工作表上右键单击-> 属性，您现在将在“常用属性”下方看到“用户宏”选项！希望有帮助:)
我正在为 VB.NET/WPF 使用 beto-rodriguez 的实时图表，我在代码隐藏中设置源数据并在用户单击按钮时显示图。
我已使用chart.Zoom = ZoomingOptions.X. 我的问题是，如果我缩放到 150% 并远离点 (0,0) 平移，并且我在同一个控件上加载一个新图，则不会重置缩放，因为新图将放大 150 % 并按相同的值平移。
有没有办法在每次.Series重置其值时重置图表缩放和平移？
顺便说一下，我的 x 轴包含日期，因此，设置最小值和最大值不起作用。
我正在使用 Eigen 库在 C++ 中进行一些大型随机矩阵（至少 1000x1000）计算，我的代码由以下函数组成：
Eigen::VectorXd 网格(...); 使用快速排序算法和 ran1 算法（逐个元素）初始化对数正态分布值的排序向量，假设大小为 N，则所有矩阵的大小均为 NxN。
Eigen::VectorXd 条件网格(...); 返回包含网格向量减去时间相关值的向量的循环。
特征::MatrixXd xjkMatrix(...); 通过循环由两个向量构造的矩阵。
本征::MatrixXd qzMatrix(...); 使用 xjk 矩阵通过概率密度函数逐个元素构造一个新矩阵。
本征::MatrixXd q1zMatrix(...); 也使用 xjk 矩阵，使用概率密度函数逐个元素构造一个新矩阵。
本征::MatrixXd qjkMatrix(...); qz 和网格的组合，逐个元素循环。
本征::MatrixXd q1jkMatrix(...); qz、q1z 和网格的组合，逐个元素循环。
Eigen::MatrixXd mjkMatrix(...); 对 qjk 和 q1jk 中的元素逐个循环求和。
Eigen::MatrixXd globalMatrix(...); 循环除网格之外的所有函数（一般为 120 次），网格是固定的，并将 120 个 mjk 矩阵相乘以获得全局矩阵。
全局矩阵 200x200 大约需要 20 秒的计算时间，500x500 大约需要 200 秒。如何使我的代码运行得更快并优化我的矩阵乘法？（我尝试过稀疏矩阵，但花了更长的时间）。
我正在使用 MinGW64。
我有一个具有以下结构的代码:
Eigen::MatrixXd function1(args)
{
#pragma omp parallel for
for (args)
//filling a matrix element-wise
return matrix;
}
Eigen::MatrixXd function2(argument is function1 matrix)
{
#pragma omp parallel for
for (args)
//element-wise probabilities calculations on matrix from function1
return matrix;
}
Eigen::MatrixXd global_function(args)
{
Eigen::MatrixXd ident; //identity matrix
for (args)
{
Eigen::MatrixXd mat = function1(args);
Eigen::MatrixXd mat2 = function2(mat);
ident = ident * mat2;
}
return matrix;
}
功能更多,但方案相同.矩阵的大小为500x500到1000x1000代码使用库:Eigen(构建矩阵)和Boost(用于函数2的某些概率计算),使用Visual Studio 2013或Intel C++编译器15.0编译(两者都具有类似的性能)
我正在尝试使用英特尔MKL进行矩阵乘法运算:
因此,在我的代码中实现它之前,我构建了一个简单的项目,用Eigen测试MKL并且它工作(矩阵用Eigen构建,而矩阵 - 矩阵乘法使用MKL,它将计算时间缩短了一半).然后我将MKL实现到我的代码中,但这次没用,计算时间没有下降,原因可能是什么？