首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

具有引用自己的数据集的组合框的Datagridview混合行

在软件开发中,特别是在使用Windows Forms应用程序时,DataGridView 控件是一个非常常用的组件,用于显示和编辑表格数据。当涉及到组合框(ComboBox)并且这个组合框需要引用自己的数据集时,可能会遇到一些挑战。以下是一些基础概念和相关问题的解答:

基础概念

  1. DataGridView: 是一个用于显示数据的控件,它可以绑定到各种数据源,并且支持用户编辑。
  2. ComboBox: 是一个下拉列表框,允许用户从预定义的选项中选择一个。
  3. 混合行: 指的是在一个DataGridView中,某些行可能包含不同类型的控件,例如文本框、组合框等。

相关优势

  • 灵活性: DataGridView允许开发者自定义每一列的显示和编辑行为,包括使用不同的控件。
  • 易用性: 用户可以直接在控件中进行数据输入和修改,提高了用户体验。
  • 数据绑定: 可以轻松地与数据源进行绑定,实现数据的实时更新。

类型

  • 简单绑定: 直接绑定到数据源的列。
  • 自定义绑定: 使用自定义编辑器(如ComboBox)来显示和编辑数据。

应用场景

  • 表单输入: 当需要用户填写表格形式的表单时。
  • 数据查看和编辑: 当需要展示大量数据,并允许用户进行编辑时。

遇到的问题及解决方法

问题:ComboBox引用自己的数据集

当ComboBox需要显示的数据不是来自DataGridView绑定的主数据源时,可能会遇到数据不同步的问题。

原因

  • 数据源不同步:ComboBox的数据源可能与DataGridView的数据源不一致。
  • 更新机制缺失:当DataGridView中的数据变化时,没有相应的机制来更新ComboBox的数据。

解决方法

  1. 创建独立的数据源: 为ComboBox创建一个独立的数据源,并在适当的时候更新这个数据源。
代码语言:txt
复制
// 假设有一个独立的数据源
List<string> comboBoxData = new List<string> { "Option1", "Option2", "Option3" };

// 在DataGridView的CellFormatting事件中设置ComboBox的数据源
private void DataGridView_CellFormatting(object sender, DataGridViewCellFormattingEventArgs e)
{
    if (e.ColumnIndex == yourComboBoxColumn.Index)
    {
        DataGridViewComboBoxCell comboBoxCell = (DataGridViewComboBoxCell)dataGridView.Rows[e.RowIndex].Cells[e.ColumnIndex];
        comboBoxCell.DataSource = comboBoxData;
    }
}
  1. 使用事件处理程序: 在DataGridView的数据变更事件中更新ComboBox的数据。
代码语言:txt
复制
private void DataGridView_CellValueChanged(object sender, DataGridViewCellEventArgs e)
{
    if (e.ColumnIndex == yourComboBoxColumn.Index)
    {
        // 更新ComboBox的数据
        UpdateComboBoxData();
    }
}

private void UpdateComboBoxData()
{
    // 根据DataGridView中的数据更新ComboBox的数据源
    // ...
}
  1. 延迟加载: 如果数据量很大,可以考虑使用延迟加载策略,只在需要时加载ComboBox的数据。

通过上述方法,可以确保ComboBox能够正确地引用和显示自己的数据集,即使在DataGridView中进行数据编辑时也能保持数据的同步。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

mask rcnn训练自己的数据集_fasterrcnn训练自己的数据集

这篇博客是 基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据集(以实例分割为例)文章中 数据集的制作 这部分的一些补充 温馨提示: 实例分割是针对同一个类别的不同个体或者不同部分之间进行区分...Data 选项 否则生成的json会包含 Imagedata 信息(是很长的一大串加密的软链接),会占用很大的内存 1.首先要人为划分训练集和测试集(图片和标注文件放在同一个文件夹里面) 2....在同级目录下新建一个 labels.txt 文件 __ignore__ __background__ seedling #根据自己的实际情况更改 3.在datasets目录下新建 seed_train...、 seed_val 两个文件夹 分别存放的训练集和测试集图片和整合后的标签文件 seed_train seed_val 把整合后的标签文件剪切复制到同级目录下 seed_train_annotation.josn...seed_val_annotation.json 完整代码 说明: 一次只能操作一个文件夹,也就是说: 训练集生成需要执行一次代码 测试集生成就需要更改路径之后再执行一次代码 import argparse

82130
  • Pytorch创建自己的数据集

    1.用于分类的数据集 以mnist数据集为例 这里的mnist数据集并不是torchvision里面的,而是我自己的以图片格式保存的数据集,因为我在测试STN时,希望自己再把这些手写体做一些形变, 所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况: ? 如图所示,我的图片数据集确实是jpg图片 再看我的存储图片名和label信息的文本: ?...如图所示,我的mnist.txt文本每一行分为两部分,第一部分是具体路径+图片名.jpg 第二部分就是label信息,因为前面这部分图片都是0 ,所以他们的分类的label信息就是0 要创建你自己的 用于分类的...,也就是多少张图片,要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集!...注意是数据集!

    3.5K10

    VBA代码分享:可搜索的数据验证+组合框

    Excel没有提供搜索数据验证列表的内置方法。因此,当列表很长时,通过滚动来浏览列表很不方便。...在mrexcel.com中,提供的可搜索的数据验证+组合框就是解决这个问题的一种方法,它有以下行为: 1.组合框可以通过某些操作显示和隐藏,例如双击单元格。...2.可以在组合框中键入一些关键字,键入时列表将随着键入的值而缩小。 3.对于所有具有数据验证的单元格,只需要一个组合框。...效果演示如下图1: 图1 工作原理: - 在蓝色区域(列B,D,E)中的单元格具有数据有效性 - 双击蓝色区域中的单元格将激活组合框 - 输入关键字搜索,通过空格分隔,例如"fca" - 随着输入,显示的结果会减少...- 搜索忽略关键字顺序, 因此关键字"mala"与"Maryland"和"Alabama"都匹配 - 使用上下箭头选择项目,单击回车键,所选项目会插入到单元格,且组合框会隐藏 - 要关闭组合框:单击TAB

    1.5K20

    mask rcnn训练自己的数据集

    前言 最近迷上了mask rcnn,也是由于自己工作需要吧,特意研究了其源代码,并基于自己的数据进行训练~ 本博客参考:https://blog.csdn.net/disiwei1012/article...Github上开源的代码,是基于ipynb的,我直接把它转换成.py文件,首先做个测试,基于coco数据集上训练好的模型,可以调用摄像头~~~ import os import sys import...= 1 IMAGES_PER_GPU = 2#这个是对GPU的设置,如果显存不够,建议把2调成1(虽然batch_size为1并不利于收敛) TRAIN_ROIS_PER_IMAGE = 200;可根据自己数据集的真实情况来设定...MAX_GT_INSTANCES = 100;设置图像中最多可检测出来的物体数量 数据集按照上述格式建立,然后配置好路径即可训练,在windows训练的时候有个问题,就是会出现训练时一直卡在epoch1...最后的输出结果: ? 其中,mask输出box区域内的每个像素为true还是false,依次遍历box里的行和列。

    2.6K20

    pyTorch入门(五)——训练自己的数据集

    ——《微卡智享》 本文长度为1749字,预计阅读5分钟 前言 前面四篇将Minist数据集的训练及OpenCV的推理都介绍完了,在实际应用项目中,往往需要用自己的数据集进行训练,所以本篇就专门介绍一下pyTorch...怎么训练自己的数据集。...接下来我们自己做点数据集,用画图工具在上面写上数字,将0--9的数字分别做了10张图出来。 运行的效果如下: 可以看出上图中我们将数字9的图片分开截取并保存到指定的目录了。...微卡智享 pyTorch训练自己数据集 新建了一个trainmydata.py的文件,训练的流程其实和原来差不多,只不过我们是在原来的基础上进行再训练,所以这些的模型是先加载原来的训练模型后,再进行训练...因为我这边保存的数据很少,而且测试集的图片和训练集的一样,只训练了15轮,所以训练到第3轮的时候已经就到100%了。简单的训练自己的数据集就完成了。

    46820

    efficientdet-pytorch训练自己的数据集

    b、训练自己的数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练,训练前需要自己制作好数据集, 训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。...训练自己的数据集时,可以自己建立一个cls_classes.txt,里面写自己所需要区分的类别。...classes_path用于指向检测类别所对应的txt,这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样!训练自己的数据集必须要修改!...b、评估自己的数据集 本文使用VOC格式进行评估。 如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件,代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。...评估自己的数据集必须要修改。 在efficientdet.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。

    1.1K20

    VBA代码分享2:可搜索的数据验证+组合框

    在mrexcel.com中,提供的可搜索的数据验证+组合框就是解决这个问题的一种方法,它有以下行为: 1.组合框可以通过某些操作显示和隐藏。...在《VBA代码分享:可搜索的数据验证+组合框》中是通过双击单元格;在本文提供的代码中,是单击选择具有数据有效性的单元格。 2.可以在组合框中键入一些关键字,键入时列表将随着键入的值而缩小。...3.对于所有具有数据验证的单元格,只需要一个组合框。 组合框可搜索内容 下载这个示例工作簿。...效果演示如下图1: 图1 工作原理: - 在蓝色区域(列B,D,E)中的单元格具有数据有效性 - 选择蓝色区域中的单元格将激活组合框 - 输入关键字搜索,通过空格分隔,例如"fca" - 随着输入,显示的结果会减少...- 搜索忽略关键字顺序, 因此关键字"mala"与"Maryland"和"Alabama"都匹配 - 使用上下箭头选择项目,单击回车键,所选项目会插入到单元格,且组合框会隐藏 - 要关闭组合框:单击TAB

    1.3K40

    用于训练具有跨数据集弱监督的语义分段CNN的数据选择

    作者:Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要:训练用于具有强(每像素)和弱(每边界框)监督的语义分割的卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据的方法。 第一种方法设计用于在不需要标签的情况下找到视觉上相似的图像,并且基于使用高斯混合模型(GMM)建模图像表示。...作为GMM建模的副产品,我们提供了有关表征数据生成分布的有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性的图像,并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶的背景下开发的,并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用的弱标签图像数量减少100倍,使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。

    74820

    EfficientDet训练自己的物体检测数据集

    EfficientDet-D7 在 COCO 数据集上实现了当前最优的 51.0 mAP,准确率超越之前最优检测器(+0.3% mAP),其规模仅为之前最优检测器的 1/4,而后者的 FLOPS 更是...https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch 2、制作数据集。 将标注好的:Labelme数据集转为COCO数据集。...5、放置数据集 将数据集放到datasets目录下,如下图: ?...lr:学习率,默认为10-4,这个模型不要用太大的学习率,经测试,学习率太大不收敛。 data_path:数据集的路径,本例放在datasets路径下面,就设置为datasets。...预测的图片在output_image_dir 下一个叫0.jpg的,看名字不开心的自己去改^_^ 还有如果是一堆图片的,自己用inference.py改改 参考链接 https://blog.csdn.net

    2.5K20

    使用MergeKit创建自己的专家混合模型:将多个模型组合成单个MoE

    由于Mixtral的发布,专家混合(MoE)架构在最近几个月变得流行起来。...最后将用MergeKit制作自己的frankenMoE,并在几个基准上对其进行评估。 MOE 混合专家是为提高效率和性能而设计的体系结构。它使用多个专门的子网,称为“专家”。...通过上面描述就可以猜到“Hidden”初始化是将令牌正确路由到最相关专家的最有效方法。在下一节中,我们将使用这种技术创建自己的frankenMoE。...我们最终将得到一个具有24.2B个参数的模型,而不是4*7 = 28B个参数。 我们这次的目标是创建一个全面的模型,它可以做几乎所有的事情:写故事、解释文章、用Python编写代码等等。...可以看到我们都是选择的基于mistral - 7b的模型,因为这是MergeKit的要求,模型的架构必须要一致,所以除了我们以上的方法以外还可以选择使用不同数据进行微调的模型,只要模型表现有差异即可,但是最重要的一点是模型架构必须相同

    40310

    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...打印原始数据行数: print(df.shape) 得到结果: (130, 3) 由于每两行中有一行是重复的,希望数据处理后得到一个65行3列的去重数据框。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

    14.7K30

    YOLO11-seg分割:如何训练自己的数据集:包裹分割数据集

    Segmentation 官方在COCO数据集上做了更多测试: 2.数据集介绍 包裹分割数据集是一个精选的图片集合,专门为计算机视觉领域中与包裹分割相关的任务量身定制。...数据集结构包装分割数据集的数据分布结构如下:训练集:包含 1920 幅图像及其相应的注释。测试集:由 89 幅图像组成,每幅图像都与各自的注释配对。...从电子商务到安全应用,该数据集是一项关键资源,促进了计算机视觉领域的创新,实现了多样化和高效的包装分析应用。这幅图像显示了图像对象检测的一个实例,其特点是注释了边界框,并用掩码勾勒出识别出的对象。...该数据集包含在不同地点、环境和密度下拍摄的各种图像。该数据集是开发该任务专用模型的综合资源。这个例子强调了数据集的多样性和复杂性,突出了高质量传感器数据对于涉及无人机的计算机视觉任务的重要性。...0.839 0.9 0.902 0.926 0.809Mask mAP50 为0.926MaskPR_curve.png预测结果如下:5.系列篇 1)如何训练自己的数据集

    22910

    KerasTensorflow+python+yolo3训练自己的数据集

    、修改代码、不加载预权重从头跑自己的训练数据 一、简单回顾一下yolo原理: 1、端到端,输入图像,一次性输出每个栅格预测的一种或多种物体 2、坐标x,y代表了预测的bounding box...因为不包含物体的框较多,需要弱化对应的权重影响,不然会导致包含物体的框贡献低,训练不稳定甚至发散。 5、如果想一个格子预测多个类别,需要Anchors....–yolo2 二、如何使用yolo3,训练自己的数据集进行目标检测 第一步:下载VOC2007数据集,把所有文件夹里面的东西删除,保留所有文件夹的名字。...,val.txt,test.txt VOC2007数据集制作完成,但是,yolo3并不直接用这个数据集,开心么?...,回答您的问题: 对于已经存在于coco数据集80个种类之中的一类,就不要自己训练了,官网权重训练的很好了已经; 对于不存在coco数据集的一种,无视convert.py, 无视.cfg文件,不要预加载官方权重

    36120

    实战六·准备自己的数据集用于训练(基于猫狗大战数据集)

    [PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练(基于猫狗大战数据集) 在上面几个实战中,我们使用的是Pytorch官方准备好的FashionMNIST数据集进行的训练与测试。...本篇博文介绍我们如何自己去准备数据集,以应对更多的场景。...我们此次使用的是猫狗大战数据集,开始之前我们要先把数据处理一下,形式如下 datas │ └───train │ │ │ └───cats │ │ │ cat1000.jpg....jpg │ │ │ … │ └───dogs │ │ │ dog0.jpg │ │ │ dog1.jpg │ │ │ … train数据集中有...23000张数据,valid数据集中有2000数据用于验证网络性能 代码部分 1.采用隐形字典形式,代码简练,不易理解 import torch as t import torchvision as

    1.7K30

    tf2-yolov3训练自己的数据集

    tf2相比于tf1来说更加的友好,支持了Eager模式,代码和keras基本相同,所以代码也很简单,下面就如何用tf2-yolov3训练自己的数据集。...项目的代码包:链接: tf2-yolov3.需要自行下载 至于tf2-yolov3的原理可以参考这个链接,我觉得是讲的最好一个:链接: yolov3算法的一点理解. tf2-yolov3训练自己的数据集...1、配置相关的环境 2、使用官方权重进行预测 3、训练自己的模型文件,并且识别 1)建立数据集文件夹 2)添加图片并且标注(labelimg软件) 3)建立.txt文件 4)建立标签.names文件...经过以上测试,表示这个代码包可以正常的使用了,就可以利用TensorFlow2-yolov3来进行检测了,下一步我们来介绍一下如何训练自己的数据集。...3、训练自己的模型文件,并且识别 1)建立数据集文件夹 ?

    1.1K20
    领券