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WPF 画布工具扩展设计

我在写一个和 PS 差很多的工具,这个工具中间有一个画布,而我需要写一个扩展很好做的工具集合,这个工具设计上需要支持可以让小伙伴愉快的拆卸,功能足够独立,使用方便。...本文就来告诉大家我的这个设计方案 大概的软件的界面如下图 我期望在代码上,这个库可以方便被大家使用,而小伙伴使用的时候最多的是扩展工具。如添加一个自己的工具。...此时遇到的问题是如何让工具能知道画布的存在?...有什么方法可以让开发者只需要在 BoardManagerGrid 里面添加新的工具,就知道自动让这个工具找到对应的画布?...; // 自动获得画布 CurrentBoard = boardManager.CurrentBoard; } 这样实现的框架可以让工具本文可以随意扩展

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扩展性】谷歌扩展和弹性应用的模式

本文档介绍了一些用于创建具有弹性和扩展性的应用程序的模式和实践,这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展,并且具有足够的弹性以承受服务中断。...扩展性:调整容量以满足需求 扩展性是衡量系统通过在系统中添加或删除资源来处理不同数量的工作的能力。...驱动因素和制约因素 提高应用程序的扩展性和弹性有不同的要求和动机。也可能存在限制您实现扩展性和弹性目标的能力的限制。...当您考虑如何围绕服务划定界限时,可用性和扩展性要求是关键维度。例如,如果给定组件的可用性要求或扩展配置文件与您的其他组件不同,则它可能是独立服务的良好候选者。...使用适当的数据库和存储技术 某些数据库和存储类型难以扩展并具有弹性。确保您的数据库选择不会限制您的应用程序的可用性和扩展性。

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扩展架构取舍

成熟的工具使得开发人员可以针对要解决的问题设计出扩展的架构。 构建扩展的软件,可以从很多角度来思考软件架构。但是如果每个角度都去考虑,根本不可能做出想要的软件。...如果有太多严格的设计原则不能被打破或改变以迎合需求,就不能更好地适应不断变化的扩展性影响因素。 考虑到扩展性影响因素的不可预测性,无法改变的设计原则是否还有意义?...这样才能增强我们在其他方面提高扩展性的能力。 性能的可配置性 如果有几乎每个方面都可配置的通用组件自然是极好的。然而,设计通用组件的代价需要牺牲性能。...但是并不是软件的所有方面都需要可以替换,为了保障性能,可能根本没有替换的组件。 但当扩展应用时,可能需要考虑将大组件重构为较小的替换组件。但是这样做会引入新的间接层,从而影响性能。...不过牺牲一点点性能换来替换性,可以帮助我们在其他方面获得架构的扩展性。 寻址性的开发便捷性 为应用程序中的资源分配寻址的URI 必然会增加功能实现的难度。

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XML——扩展标记语言

XML——扩展标记语言 本质: XML:一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言 特点 (1) XML可以从HTML中分离数据 (2) XML可用于交换数据(在不兼容的系统中间) (3) XML可应用于...其他元素都是该元素的子元素 根元素的结束标志相应的要放在最后 4.属性值使用引号 可以是单引号,也可以是双引号 5.所有标记必须有相应结束标记 标记必须成对出现(空标记也不例外) 与HTML的区别 (1)扩展性方面...(2)结构性方面:HTML不支持深层的结构描述,XML的文件结构嵌套可以复杂到任意程度,能表示面向对象的等级层次 (3)校验性方面:HTML没有提供规范文件以支持应用软件对HTML文件进行结构校验,而

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扩展机器学习——概述

注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。...扩展机器学习系列主要包括以下几个部分: 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through...Rate Prediction) 神经科学 一、Overview 1、处理大规模数据集 对于不断扩大的数据规模主要有两种不同的处理方法: 向上扩展(Scale-up):采用更大规模的机器,如下图所示...向外扩展(Scale-out):采用分布式的计算方法,如下图所示 ? 优点:仅利用一些常用的硬件便能解决大规模问题 缺点:1、需要处理网络通信的问题;2、增加了一些软件的复杂度。

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扩展机器学习——概述

注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。...扩展机器学习系列主要包括以下几个部分: 概述 Spark分布式处理 线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through...Rate Prediction) 神经科学 一、Overview 1、处理大规模数据集 对于不断扩大的数据规模主要有两种不同的处理方法: 向上扩展(Scale-up):采用更大规模的机器,如下图所示...向外扩展(Scale-out):采用分布式的计算方法,如下图所示 ? 优点:仅利用一些常用的硬件便能解决大规模问题 缺点:1、需要处理网络通信的问题;2、增加了一些软件的复杂度。

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SOLID 原则:编写扩展维护的代码

这违反了开闭原则,因为我们正在修改现有代码而不是扩展它。 这种设计是有问题的,因为随着添加更多形状类型,calculate_area() 方法变得更加复杂且难以维护。...它违反了职责分离的原则,并使代码的灵活性和扩展性降低。让我们看一下解决这个问题的一种方法。...例如,Triangle 类扩展为 calculate_area() 方法来计算并返回三角形的面积。 通过遵循开闭原则,我们可以在不修改现有 Shape 类的情况下添加新形状。...SOLID 原则是一组编程设计原则,旨在提高软件的扩展性、可维护性和质量。它们分别是: 单一职责原则SOLID原则:一个类或模块应该只有一个职责,且该职责应该由该类或模块完全封装。...通过遵循这些原则,我们可以编写出更加清晰、灵活和复用的代码,降低耦合度和代码腐化的风险,提高代码的测试性和可读性。

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