VS2010對Silverlight DataBinding的intellisense與Wizard支援

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和很多人一樣，我們剛開始接觸 Silverlight 的時候，恨透了Silverlight DataBinding技術的詭異， 覺得，怎麼它不像ASP.NET一樣, 可以一股腦兒的把後面的資料庫的內容Bind到前端UI裡面去呢? 如果這樣支援，開發起來不是很過癮嗎?

後來才發現，當時我們的期待其實本身是有很多的問題的，特別是開發人員容易被制約在過去ASP.NET的思維裡，所以想當然的覺得做不到的事情就是Silverlight的DataBinding機制不夠好...

但卻忽略了Silverlight的DataBinding技術跟ASP.NET根本完全迥異，甚至可以說八竿子打不著...更不用說過去ASP.NET從UI層Bind到後端資料庫的概念到底是不是正確... 反而漠視了Silverlight DataBind技術的強大，配合起DataTemplate, Converter恐怕是其他開發技術中的Binding概念所望塵莫及的。

不過, 不過今天的重點不是這個(我會找天有空時認真的寫一篇歌頌(呃...不是...是介紹)Silverlight DataBinding技術的文章, 先回題), 今天想要分享的是, VS2010當中開始支援Silverlight DataBinding的intellisense了，這對於Silverlight開發人員來說，是一個相當不錯的功能增強。

就拿Silverlight當中著名的Element to Element Binding技術來說，現在我可以很大方的這麼寫：

你會發現，VS2010開發環境中已經完整的支援了Silverlight DataBinding的intellisense，當然，如果你要透過屬性視窗，透過Wizard來設定，當然也可以：



勾勾選選，不用寫任何程式碼，你會發現TextBox中的文字就會隨著SliderBar的拖曳而改變, 如何? 不錯吧, 這就是ElementToElement Binding技術：

回題，Silverlight的Binding技術很讚，這個我們都知道，以後有空再介紹，這邊要說的是，經過了那麼多次版本更新，終於在這一次VS2010開始支援了Sivlerlight Binding的設定，不管是intellisense或是Wizard支援...

嘿嘿，沒有藉口不用Silverlight了吧!!!


[參考範例或影片]

留言

WizardWu寫道…
用 Silverlight 做的任天結模擬器，瀏覽器連線後可直接用鍵盤玩: 超級瑪莉、雙截龍、魂斗羅。
2010年4月25日 下午3:43
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什麼是向量資料庫? 在許多的AI實作當中，都有向量資料庫的使用需求。例如RAG(檢索增強生成)、或是資料的相關性比對、相似性搜尋…等，這些應用情境中，我們都會用到向量資料庫。 向量資料庫主要的任務，當然就是存儲和查詢向量數據。被儲存的向量數據通常是高維度的資料，以陣列(集合)的形式呈現。 例如，OpenAI就有提供一組Embedding API，讓我們可以把文字給向量化。你可以透過該 API，把一句話(一段文字)轉換成向量數據，類似底下這樣： OpenAI 的這組 Embedding API，在預設狀況下，會把資料轉成 1536 維度的向量數據，其背後的行為是把文字送給一個訓練好的模型，透過該模型跑出這組向量數據，再回傳給用戶。 然而，把一段文字給向量化的目的是什麼呢? 當我們把文字做了這種轉換後，在 1536 維度的座標空間(向量數據)中，愈相似的文字，透過Embedding API會得到距離愈接近的座標點，藉此，我們得以迅速的判斷兩段文字在語意上的相似性。 而向量資料庫中所謂的查詢功能，主要就是向量的檢索，像是『近鄰搜索（Nearest Neighbor Search）』，當用戶或應用程式提交一個向量查詢時，向量資料庫會幫我們找出資料庫中，與之最相似(接近)的向量座標點。 因此，開發人員只需要透過 Embedding API，把文字轉成向量，再把轉換好的向量座標值，儲存到向量資料庫之中，未來就可以透過向量資料庫來查詢相似(接近)的文字。 關於這個部分，如果讀者有興趣，前陣子有段網路上的影片把多維度向量資料庫的概念介紹的蠻清楚的: https://www.youtube.com/watch?v=W_ZUUDJsUtA https://www.youtube.com/watch?v=ct20Kv8yn0U 為何需要? 向量資料庫最實務上的應用，就是找到類似的特徵值。 例如，當我們把人臉的特徵值以向量資料的形式儲存到向量資料庫中之後，我們就可以透過資料庫本身提供的搜尋功能，快速地尋找出相似的人臉，這也是許多AI應用實現的基礎。 我們底下的程式碼範例，則是找出最接近的問題。(呃…什麼意思?🤔 請往下繼續看) 我們在建立對談機器人時候，常常需要讓機器人回答用戶的問題。這時，我們會讓用戶輸入問句，然後透過 Embedding API
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