Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

TextBlock DataContext в Silverligth RIA Binding Question

У меня есть TextBox, и я пытаюсь установить для свойства Text данные, поступающие от RIA-сервисов (Domain Service,

это код у меня есть

    DiscussionAppDomainContext contextCategory = new DiscussionAppDomainContext();
    TextBlockBoardCategoryName.DataContext = contextCategory.discussion_categories;
    contextCategory.Load(contextCategory.GetDiscussion_categoryDetailsFromBoardIDQuery(this._boardID));

и

это мой Xaml,

<TextBlock x:Name="TextBlockBoardCategoryName" DataContext="{Binding ElementName=discussion_categoryDomainDataSource, Path=Data.CurrentItem.CategoryName}"/>

как установить для свойства Text этого TextBox данные, поступающие из доменной службы?

есть что-то вроде,

TextBlockBoardCategoryName.Text = contextCategory.GetDiscussion_categoryDetailsFromBoardIDQuery(this._boardID)[firstRow]['ColumnName'].Text ?

Может кто-то помочь мне с этим? Большое спасибо!!!

dns binding properties service silverlight
06.06.2011

Ответы:


1

Вы должны указать привязку данных для свойства Text текстового блока. Вы можете обратиться к моему сообщению об этом.

Надеюсь это поможет.

07.06.2011

2

Базовая привязка текстового поля:

<TextBox Text="{Binding CategoryName}" />

Я не знаю, как выглядят ваши данные, но я считаю, что ваш Xaml неверен. Вероятно, вам следует подумать о настройке DataContext формы/страницы, а затем разрешить вашему текстовому полю наследовать от него контекст данных. Таким образом, вы устанавливаете DataContext только один раз.

07.06.2011

3

Если ваш DomainDataSource настроен, вам не нужно писать код. Ниже приведено все, что требуется.

<TextBlock x:Name="TextBlockBoardCategoryName" 
     Text={Binding CategoryName}"
     DataContext="{Binding ElementName=discussion_categoryDomainDataSource, Path=Data.CurrentItem}" />

Вот разбивка того, что происходит.

  1. discovery_categoryDomainDataSource.Data.CurrentItem — это запись в базе данных.
  2. Text={Binding CategoryName} — это поле CategoryName в записи.
07.06.2011
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..