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csharp datagridview 按钮删除选中行
时间: 2023-08-07 16:08:26
浏览: 87
您可以通过以下代码实现在 C# 中使用 DataGridView 控件的按钮删除选定行：
```csharp
private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)
foreach (DataGridViewRow row in dataGridView1.SelectedRows)
if (!row.IsNewRow)
dataGridView1.Rows.Remove(row);
在上面的代码中，我们首先通过 foreach 循环遍历当前选定的行，并检查是否为新行，如果不是，则在 DataGridView 控件中删除该行。
同时，您需要将 DataGridView 控件的 SelectionMode 属性设置为 FullRowSelect，以确保整行被选中。
```csharp
dataGridView1.SelectionMode = DataGridViewSelectionMode.FullRowSelect;
希望能帮到您！
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```csharp
// 获取选中的行
DataGridViewRow selectedRow = dataGridView1.SelectedRows[0];
// 获取指定单元格的值
string cellValue = selectedRow.Cells["ColumnName"].Val
```
winform datagridview 添加编辑和删除按钮
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1. 首先，确保已在窗体上添加了DataGridView控件，并将其命名为dataGridView。
2. 添加编辑按钮：
- 在窗体上添加Button控件，并设置其Text为“编辑”。
- 双击编辑按钮，进入按钮的点击事件处理方法。
- 在事件处理方法中，使用以下代码实现当用户点击编辑按钮时，获取选中行的数据，并进行编辑：
```csharp
private void editButton_Click(object sender, EventArgs e)
if(dataGridView.SelectedRows.Count > 0)
DataGridViewRow selectedRow = dataGridView.SelectedRows[0];
// 获取选中行的数据
string data = selectedRow.Cells["ColumnName"].Value.ToString();
// 进行编辑操作
// ...
```
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目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个核心问题，其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述：
一、基本概念
目标检测的任务是解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。
二、核心问题
目标检测涉及以下几个核心问题：
分类问题：判断图像中的目标属于哪个类别。
定位问题：确定目标在图像中的具体位置。
大小问题：目标可能具有不同的大小。
形状问题：目标可能具有不同的形状。
三、算法分类
基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类：
Two-stage算法：先进行区域生成（Region Proposal），生成有可能包含待检物体的预选框（Region Proposal），再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
One-stage算法：不用生成区域提议，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等）、SSD和RetinaNet等。
四、算法原理
以YOLO系列为例，YOLO将目标检测视为回归问题，将输入图像一次性划分为多个区域，直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征，使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层，通过卷积层提取图像特征，通过全连接层输出预测结果。
五、应用领域
目标检测技术已经广泛应用于各个领域，为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域：
安全监控：在商场、银行
计算机人脸表情动画技术发展综述
"这篇论文是关于计算机人脸表情动画技术的综述，主要探讨了近几十年来该领域的进展，包括基于几何学和基于图像的两种主要方法。作者姚俊峰和陈琪分别来自厦门大学软件学院，他们的研究方向涉及计算机图形学、虚拟现实等。论文深入分析了各种技术的优缺点，并对未来的发展趋势进行了展望。"
计算机人脸表情动画技术是计算机图形学的一个关键分支，其目标是创建逼真的面部表情动态效果。这一技术在电影、游戏、虚拟现实、人机交互等领域有着广泛的应用潜力，因此受到学术界和产业界的广泛关注。
基于几何学的方法主要依赖于对人体面部肌肉运动的精确建模。这种技术通常需要详细的人脸解剖学知识，通过数学模型来模拟肌肉的收缩和舒张，进而驱动3D人脸模型的表情变化。优点在于可以实现高度精确的表情控制，但缺点是建模过程复杂，对初始数据的需求高，且难以适应个体间的面部差异。
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论文中还可能详细介绍了各种代表性的算法和技术，如线性形状模型（LBS）、主动形状模型（ASM）、主动外观模型（AAM）以及最近的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）在表情识别和生成上的应用。同时，作者可能也讨论了如何解决实时性和逼真度之间的平衡问题，以及如何提升面部表情的自然过渡和细节表现。
未来，人脸表情动画技术的发展趋势可能包括更加智能的自动化建模工具，更高精度的面部捕捉技术，以及深度学习等人工智能技术在表情生成中的进一步应用。此外，跨学科的合作，如神经科学、心理学与计算机科学的结合，有望推动这一领域取得更大的突破。
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