UWP与WPF:微软两大UI框架
在微软的开发者生态系统中,UWP(Universal Windows Platform)与WPF(Windows Presentation Foundation)是构建Windows应用的两大明星框架。它们各自携带独特的设计理念和技术特性,服务于不同的开发需求和应用场景。本文将深入探讨这两者之间的异同,帮助开发者更好地理解并选择适合的工具。
UWP:跨平台的统一解决方案
简介
UWP,全称为Universal Windows Platform,是微软为Windows 10及其之后版本设计的一套应用程序开发平台。UWP的核心理念在于“一次编写,处处运行”,允许开发者创建的应用无缝运行于各种Windows设备上,从个人电脑到平板、Xbox乃至IoT设备。
特点
- 跨设备兼容性:UWP应用能够在不同设备和屏幕尺寸上自适应,提供一致的用户体验。
- 安全性提升:应用运行在沙盒环境中,增强了系统的安全性。
- 应用商店分发:通过Microsoft Store进行分发,简化了安装和更新流程。
- 现代UI设计:鼓励采用流畅设计体系,适合触控操作和现代视觉效果。
- 受限访问权限:为了安全,UWP应用对系统资源的访问受到一定限制。
WPF:桌面应用的华丽舞台
简介
WPF,Windows Presentation Foundation,是微软推出的用于构建Windows桌面应用程序的UI框架。自2006年随.NET Framework 3.0发布以来,WPF凭借其强大的图形渲染能力和高度定制化的界面设计能力,成为许多复杂桌面应用的首选。
特点
- 图形与媒体丰富:支持高级图形渲染、动画和多媒体集成,能够创建高度互动和视觉冲击力强的界面。
- XAML驱动:同样采用XAML进行界面定义,与UWP共享相似的编程模型,但提供了更深层次的自定义能力。
- 面向桌面优化:虽然也能跨平台(借助.NET Core),但主要聚焦于桌面体验,支持更广泛的硬件加速。
- 灵活性与强大功能:对系统API和.NET Framework的全面访问,使得WPF适用于开发功能复杂、高度定制化的企业级应用。
- 历史悠久:相比UWP,WPF拥有更成熟的技术生态和社区支持。
UWP vs WPF:选择的考量
选择UWP还是WPF,很大程度上取决于你的项目需求:
- 如果你需要一个能够轻松部署到多种Windows设备上的应用,强调安全性和简洁的更新流程,UWP可能是更好的选择。
- 若你的项目侧重于桌面平台,需要高度定制化和丰富的桌面特性,或者需要访问底层系统资源,那么WPF将是强有力的支持。
结语
随着技术的演进,微软也在不断融合UWP和WPF的优点。例如,WinUI 3的推出,使得WPF应用能够采用UWP风格的控件,同时保留WPF的强大灵活性。无论是拥抱新兴的UWP,还是坚守成熟的WPF,开发者都能找到最适合自己的工具,以创造卓越的Windows应用体验。
相关文章:
UWP与WPF:微软两大UI框架
在微软的开发者生态系统中,UWP(Universal Windows Platform)与WPF(Windows Presentation Foundation)是构建Windows应用的两大明星框架。它们各自携带独特的设计理念和技术特性,服务于不同的开发需求和应用场景。本文将深入探讨这两者之间的异同…...
【面试】字节码文件是跨平台的吗?
目录 1. 说明 1. 说明 1.字节码文件(.class文件)是跨平台的。2.字节码文件是Java源代码经过Java编译器(javac)编译后生成的中间代码文件,这些包含了Java虚拟机(JVM)指令,而不是特定…...
SpringCloud中注册中心Nacos的下载与使用步骤
1.前言 Nacos(Dynamic Naming and Configuration Service)是阿里巴巴开源的一款服务发现和配置管理工具。它可以帮助用户自动化地进行服务注册、发现和配置管理,是面向微服务架构的一个重要组成部分。 2.下载 链接:https://pan.b…...
心缘Hub小程序
心缘Hub小程序 文章目录 心缘Hub小程序[TOC](文章目录) 前言飞书文章:[添加链接描述](https://mqdyd6qj756.feishu.cn/wiki/X9qbwrq70i43W0kr5X8cqytSnKb) 一、简介 前言 飞书文章:添加链接描述 一、简介 心缘Hub 不要钱可以匹配 有缘人 、直接拿微信…...
攻防世界maze做法(迷宫题)
首先查壳64bit,直接丢进ida64中进行反编译就完事儿了,然后直接进入main函数打注释分析首先,题目已经提示了这是个迷宫题,我们抓住做迷宫题的两个要点,一找玩法,二找地图, 玩法在主函数中&#…...
PID——调参的步骤
第一步:确定比例增益P 确定比例增益 P 时,首先去掉 PID 的积分项和微分项,一般是令 Ti0、 Td0(具体见PID 的参数设定说明),使PID 为纯比例调节。 输入设定为系统允许的最大值60%~70%,由0逐渐加…...
Deno入门:Node.js的现代替代品
Deno 作为 Node.js 的现代替代品,提供了许多改进和创新,尤其是在安全性、模块系统和开发体验方面。虽然它仍处于发展阶段,但对于寻求简洁、安全和现代化 JavaScript/TypeScript 开发环境的开发者来说,Deno 是一个值得考虑的选择。…...
WIFI 万[néng]钥匙 v5.0.10/v4.9.80 SVIP版!
WiFi Master Key v5.0.10/v4.9.80 WIFI万[Nng]钥匙APP是一款专业的网络连接工具,设计宗旨在于为用户提供方便快捷的WiFi接入方案。本应用集成了覆盖全国的大量免费WiFi热点信息,确保用户能够在不同地区快速而稳定地连接到互联网。此外,该应用…...
JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测
JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测 目录 JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.JMatlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双…...
redis之发布与订阅
华子目录 什么是发布与订阅?常用命令psubscribe pattern1 [pattern2...]subscribe channel1 [channel2...]publish channel messagepunsubscribe pattern1 [pattern2...]unsubscribe [channel1 [channel2...]]pubsub subcommand argument1 [argument2...] 示例1示例…...
LLM主流开源代表模型
LLM主流开源大模型介绍 1 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆,引发了大模型的时代变革,国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场,近百款大模型发布及应用。 目前,市面上已经开源了各种类型的大语言模型,本章节我们…...
Openharmony的usb从框架到hdf驱动流程梳理
HDF框架实现了用户层与内核层进行通信的管理框架,关于其简易通信示例在以下两篇博文中有所介绍, 一个例子了解通过Openharmony的HDF框架实现简易驱动的流程https://blog.csdn.net/procedurecode/article/details/128906246 Openharmony的用户态应用通过HDF框架驱动消息机制…...
Apache Doris 基础 -- 数据表设计(数据模型)
Versions: 2.1 1、模型概览 本主题从逻辑角度介绍了Doris中的数据模型,以便您可以在不同的业务场景中更好地使用Doris。 基本概念 本文主要从逻辑的角度描述Doris的数据模型,旨在帮助用户在不同的场景更好地利用Doris。 在Doris中,数据在…...
“雪糕刺客”爆改“红薯刺客”,钟薛高给了消费品牌哪些启示?
夏日袭来,一支价格高昂却让人眼前一亮的雪糕,曾一度成为市场热议的焦点。然而,随着消费者对性价比的日益关注,曾经的“雪糕刺客”钟薛高,其创始人林盛近期以直播带货红薯开启他的还债之路,高打情怀“直播自…...
多输入多输出非线性对象的模型预测控制—Matlab实现
本示例展示了如何在 Simulink 中设计多输入多输出对象的闭环模型预测控制。该对象有三个操纵变量和两个测量输出。 一、非线性对象的线性化 运行该示例需要同时安装 Simulink 和 Simulink Control Design。 % 检查是否同时安装了 Simulink 和 Simulink Control Design if ~m…...
多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程
多项分布 简介 多项分布是二项分布的推广,它描述了在 n 次独立试验中,k 种不同事件分别出现次数的离散概率分布。与二项分布只能有两种结果(例如成功/失败)不同,多项分布可以有 k 种(k ≥ 2)及…...
学计算机,我错了吗?
今天,我的一位朋友告诉我,终于找到一家小公司入职,年前 1 月辞职,本想休息一段时间,没成想,休息到 6 月份,现在程序员真的越来越难找工作了。 肯定有人在想,现在这种行情࿰…...
学习小心意——简单的循坏语句
for循坏 基本语法格式 for 变量 in 序列:代码块 示例代码如下 for i in range(10):print(i)#输出结果:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 简单案例代码如下 利用for语句遍历序列 # 遍历字符串打印每个字母 for letter in "python":print(letter)# 遍历列表并打印每个元素 a …...
C++ 类方法解析:内外定义、参数、访问控制与静态方法详解
C 类方法 类方法,也称为成员函数,是属于类的函数。它们用于操作或查询类数据,并封装在类定义中。类方法可以分为两种类型: 类内定义方法: 直接在类定义内部声明和定义方法。类外定义方法: 在类定义内部声明方法,并在…...
pytorch+YOLOv8-1
1.工具开发 2.idea配置pytorch环境 默认安装新版本torch pip install torch 3.pytorch验证 4. print(torch.cuda.is_available()) 输出结果为 False 说明我只能用cpu...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...
零门槛NAS搭建:WinNAS如何让普通电脑秒变私有云?
一、核心优势:专为Windows用户设计的极简NAS WinNAS由深圳耘想存储科技开发,是一款收费低廉但功能全面的Windows NAS工具,主打“无学习成本部署” 。与其他NAS软件相比,其优势在于: 无需硬件改造:将任意W…...
SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程
SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外,K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案,全安装在K8S群集中。 具体可参…...
python打卡day49
知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...
突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
【力扣数据库知识手册笔记】索引
索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度(创建索引的主要原因)。3. 可以加速表和表之间的连接,实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中,…...
Debian系统简介
目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版ÿ…...
【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描
前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06(十亿美元)。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48(十亿美元)增长到 2032 年的 9.54(十亿美元)。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR(增长率&…...
376. Wiggle Subsequence
376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...
Python实现prophet 理论及参数优化
文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候,写过一篇简单实现,后期随着对该模型的深入研究,本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优,从公式可以更直观…...
