第一部分:基础知识(第一章)File | New | Project

简介:

File | New | Project

你需要在Windows7下的Visual Studio 2010开发平台上安装Visual Studio 2010 Express for Windows Phone。为方便起见,我后面不再说Visual Studio 2010 Express for Windows Phone而是直接说Visual Studio或VS2010。

传统的“Hello,world”程序,看上去好像是一个非专业程序员显示的仅一点点的文字的愚蠢的程序,但程序员们已经发现,这种方案提供有用的目的至少有两个:首先,程序提供了一种方法,探讨如何容易的显示一个简单的文本字符串。其次,它使程序员有机会体验到创建,编译和运行没有很多的干扰程序的过程。在移动设备上运行的这个过程是比你往常的开发有点复杂,因为你将创建和编译程序在PC上,但部署和运行在一个真实的电话上,或至少是模拟器

本章的目的是介绍使用Microsoft Silverlight和Microsoft XNA技术,输出“Hello,Windows Phone 7!”

为了让这些程序更加有趣点,我要把文本居中的显示在屏幕中。 Silverlight应用的背景和前景颜色由用户对手机的主题设置来决定。在XNA的程序中,文本将在黑底白字让OLED的功耗更低。

现在你可以动手了,启动你的Visual Studio,在File菜单中选择New,然后选择Project。



本文转自shyleoking 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/shyleoking/803120

相关文章
|
9天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
307 164
|
3天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
318 155
|
12天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
873 6
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:六十九、Bootstrap采样在大模型评估中的应用:从置信区间到模型稳定性
Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集,计算统计量(如均值、标准差)的分布,适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间,并量化模型不确定性,但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性,在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比,Bootstrap不依赖分布假设,在非正态数据中表现更稳健。
260 113

热门文章

最新文章