vb.netr 撤销文本框多次编辑操作
时间: 2023-08-17 11:06:21 浏览: 60
在 VB.NET 中,你可以使用 Undo 方法来撤销文本框的多次编辑操作。下面是一个示例代码:
```vb
Private Sub UndoTextBoxEdit()
' 检查是否有可撤销的操作
If TextBox1.CanUndo Then
TextBox1.Undo() ' 撤销最后一次编辑操作
TextBox1.ClearUndo() ' 清除可撤销的操作历史记录
End If
End Sub
```
你可以将上述代码放在需要执行撤销操作的事件中,例如按钮的点击事件。当点击按钮时,如果文本框中有可撤销的操作,则会撤销最后一次编辑操作。
请注意,这仅仅是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行进一步的修改和扩展。
相关问题
vscode安装NETR
要在VS Code中安装.NET,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您已经安装了.NET Core SDK。您可以在Microsoft的官方网站上下载并安装最新版本的.NET Core SDK:https://dotnet.microsoft.com/download
2. 打开VS Code,并在侧边栏中选择“扩展”图标(或按下Ctrl+Shift+X快捷键)。
3. 在搜索框中输入“C#”并选择“C# for Visual Studio Code”扩展。单击“安装”按钮以安装该扩展。
4. 安装完毕后,您可以打开一个包含.NET代码的文件夹或项目。VS Code会自动检测到您的.NET代码,并为您提供相关的代码补全、调试和其他功能。
请注意,如果您使用的是.NET Framework而不是.NET Core,请确保已安装相应的.NET Framework版本,并按照相应的步骤进行设置。
希望这能帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。
U-NetR keras代码
U-NetR是U-Net的变种,它增加了residual connections以更好地处理深层次的特征。以下是一个使用Keras实现U-NetR的示例代码:
```python
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Concatenate, BatchNormalization, Activation, Add
def conv_block(inputs, num_filters, kernel_size=3, strides=1, padding='same'):
x = Conv2D(num_filters, kernel_size, strides=strides, padding=padding)(inputs)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation('relu')(x)
return x
def residual_block(inputs, num_filters, kernel_size=3, strides=1, padding='same'):
x = conv_block(inputs, num_filters, kernel_size, strides, padding)
x = conv_block(x, num_filters, kernel_size, strides, padding)
x = Add()([x, inputs])
return x
def upconv_block(inputs, num_filters, kernel_size=2, strides=2, padding='same'):
x = Conv2D(num_filters, kernel_size, strides=strides, padding=padding)(inputs)
return x
def build_unet_res(num_filters=64, input_shape=(256, 256, 3)):
inputs = Input(input_shape)
# Encoder
conv1 = residual_block(inputs, num_filters)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = residual_block(pool1, num_filters*2)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
conv3 = residual_block(pool2, num_filters*4)
pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3)
conv4 = residual_block(pool3, num_filters*8)
pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4)
conv5 = residual_block(pool4, num_filters*16)
# Decoder
up6 = upconv_block(conv5, num_filters*8)
merge6 = Concatenate()([up6, conv4])
conv6 = residual_block(merge6, num_filters*8)
up7 = upconv_block(conv6, num_filters*4)
merge7 = Concatenate()([up7, conv3])
conv7 = residual_block(merge7, num_filters*4)
up8 = upconv_block(conv7, num_filters*2)
merge8 = Concatenate()([up8, conv2])
conv8 = residual_block(merge8, num_filters*2)
up9 = upconv_block(conv8, num_filters)
merge9 = Concatenate()([up9, conv1])
conv9 = residual_block(merge9, num_filters)
outputs = Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(conv9)
model = Model(inputs, outputs)
return model
```
您可以使用此代码来构建一个U-NetR模型,用于图像分割等任务。