c#wpf 登录界面代码

时间: 2023-10-28 13:14:12 浏览: 42
以下是一个简单的登录界面的 C# WPF 代码示例: XAML 文件: ```xaml <Window x:Class="LoginApp.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" Title="Login" Height="250" Width="300"> <Grid> <Grid.RowDefinitions> <RowDefinition Height="Auto"/> <RowDefinition Height="Auto"/> <RowDefinition Height="Auto"/> <RowDefinition Height="Auto"/> <RowDefinition Height="Auto"/> <RowDefinition Height="Auto"/> </Grid.RowDefinitions> <Grid.ColumnDefinitions> <ColumnDefinition Width="Auto"/> <ColumnDefinition Width="*"/> </Grid.ColumnDefinitions> <Label Grid.Row="0" Grid.Column="0" Content="Username:" Margin="5"/> <TextBox Grid.Row="0" Grid.Column="1" x:Name="txtUsername" Margin="5"/> <Label Grid.Row="1" Grid.Column="0" Content="Password:" Margin="5"/> <PasswordBox Grid.Row="1" Grid.Column="1" x:Name="txtPassword" Margin="5"/> <Button Grid.Row="2" Grid.Column="1" x:Name="btnLogin" Content="Login" Margin="5" Click="btnLogin_Click"/> <Label Grid.Row="3" Grid.Column="1" x:Name="lblStatus" Content="" Margin="5"/> <Button Grid.Row="4" Grid.Column="1" x:Name="btnRegister" Content="Register" Margin="5" Click="btnRegister_Click"/> </Grid> </Window> ``` C# 代码文件: ```csharp using System.Windows; namespace LoginApp { public partial class MainWindow : Window { public MainWindow() { InitializeComponent(); } private void btnLogin_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { string username = txtUsername.Text; string password = txtPassword.Password; // TODO: 在此处编写验证登录逻辑 if (username == "admin" && password == "123456") { lblStatus.Content = "登录成功!"; } else { lblStatus.Content = "用户名或密码不正确!"; } } private void btnRegister_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { // TODO: 在此处编写打开注册窗口的逻辑 } } } ``` 这个示例登录界面包括用户名和密码输入框、登录按钮、注册按钮和状态标签。点击登录按钮将会进行简单的用户名和密码验证,如果验证通过,状态标签将会显示登录成功,否则将会显示用户名或密码不正确。点击注册按钮将会触发打开注册窗口的逻辑,你需要在相应的函数中实现。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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