## 算法模型速览


 
![image.png](https://niuery.com/static/img/807e3b78e15ee310d73ec72af3f84599.image.png)




机器学习可以分为三种常见的机器学习任务：回归，分类和聚类。


1. 机器学习算法分类
算法定义：自动分析数据并从中获取模式（规律），之后使用模式预测未知数据的方法。

算法分类：监督学习，非监督学习和半监督学习。


2. 机器学习算法选择

3. 机器学习算法分类---分类算法

    机器学习的分类算法包括：决策树，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)，最近邻(K-NearestNeighbor，KNN)算法，贝叶斯网络（BayesNetwork）和神经网络等算法。
   - 决策树
   - 支持向量机
   - 最近邻算法
   - 贝叶斯网络
   - 神经网络
  
4. 机器学习算法分类---聚类算法
    聚类方法分类

    基于层次的聚类（HierarchicalMethod），基于划分的聚类(PartitioningMethod，PAM)，基于密度的聚类，基于约束的聚类，基于网络的聚类等。

    - 基于层次的聚类：将数据集划分为不同的层次，并使用合并或者分解的操作进行聚类，主要包括BIRCH(BalancedIterativeReducingandClusteringusingHierarchies)、CURE(ClusteringUsingRepresentatives)等。

   - 基于划分的聚类：将数据集划分为k个簇，然后计算其中的样本距离以获得假设簇的中心点，之后使用簇的中心点重新迭代计算新的中心点，直到k个簇的中心点收敛为止。基于划分的聚类有k-均值（k-means）等

   - 基于密度的聚类
    根据样本的密度不断增长聚类，最终形成一组“密集连接”的点集。
        - BIRCH算法
        - CURE算法
        - DBSCAN算法
        - OPTICS算法
5. 机器学习算法分类---关联分析
   关联分析主要包括的算法有：Apriori算法、FP-growth算法以及Eclat算法
   - Apriori算法
   - FP-growth算法
   - Eclat算法
6. 机器学习算法分类---回归分析
    - 线性回归
    - 逻辑回归
    - 多项式回归
    - 岭回归
    - LASSO回归
7. 机器学习算法分类---深度学习
   深度学习：
   - 受限玻尔兹曼机(RBM)，
   - 卷积神经网络(CNN)，
   - 深度神经网络(DNN)，
   - 对抗性神经网络(GAN)，
   - 深度信念网络(DBN)，
   - 层叠自动编码器(SAE)，
   - 循环神经网络(RNN)，
   - 以及各种变体的网络结构

人工智能 --- 算法模型速览

AI 学习路线 --- 资料整理

整理一下跟人工智能领域相关的一些专业名词：
- 人工智能
- 机器学习
- 深度学习
- 神经网络


## 人工智能

![image.png](https://niuery.com/static/img/b48c6ee9ca65fbdb575dc8f64072aed4.image.png)
人工智能是一门广泛的学科，旨在让计算机系统能够模拟人类的智能，包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像等多种能力。它的目标是创建智能机器，使其能够像人类一样思考和行动。

人工智能的范畴非常广泛，包含了众多的子领域和技术。例如，专家系统是一种早期的人工智能应用，它通过预定义的规则来解决特定领域的问题，如医疗诊断系统根据症状和医学知识来判断疾病。另外，自然语言处理用于处理和理解人类语言，机器人学则涉及到物理机器人的设计和控制等诸多方面。

## 机器学习

机器学习是人工智能的一个子领域，它专注于让计算机系统从数据中自动学习模式和规律，而不是通过显式编程来规定任务。 从根本上讲，机器学习模型是一种软件应用程序，它封装一个函数用于根据一个或多个输入值计算输出值。 定义该函数的过程称为训练。 定义函数后，可以使用它在称为“推理”的过程中预测新值。

![machine-learning.png](https://niuery.com/static/img/d9409ca086cbf5ae90e472b6e19831cf.machine-learning.png)

机器学习有多种学习方式，如监督学习、无监督学习和强化学习。

1. **监督学习**是指计算机根据带有标记（正确答案）的数据进行学习，例如在图像分类任务中，给计算机提供大量已标记好类别（如猫、狗等）的图像，让它学习如何分类。


2. **无监督学习**则是处理没有标记的数据，比如对一组用户的购物行为数据进行聚类，找出具有相似购物模式的用户群体。

3. **强化学习**是让计算机在环境中采取行动，并根据行动的反馈（奖励或惩罚）来学习最优的行为策略，例如训练一个机器人在迷宫中找到出口，它会根据是否接近出口得到奖励或惩罚，从而不断调整自己的行动策略。

![machine-learning-types.png](https://niuery.com/static/img/b3bc9419bdfa816efd2a8c5a495d4ff5.machine-learning-types.png)

## 深度学习


深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络，特别是具有多个层次（深度神经网络）的神经网络。这些神经网络能够自动从大量数据中学习复杂的特征表示，从而进行更准确的预测和分类等任务。


![image.png](https://niuery.com/static/img/a1c0d102f945a6176200e951d759aaa1.image.png)



模型结构特点：深度学习模型通常具有非常复杂的架构，包含多个隐藏层。

例如，在一个典型的卷积神经网络（CNN）用于图像识别时，它可能有多个卷积层、池化层和全连接层。

卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于减少数据维度，全连接层用于进行分类等操作。

与传统的机器学习方法相比，深度学习能够学习到数据中更抽象、更高级的特征。

## 神经网络
神经网络是一种模仿生物神经网络（如人脑神经元网络）的计算模型。它由大量的神经元（节点）相互连接而成，每个神经元接收输入信号，通过激活函数处理后产生输出信号，并将输出信号传递给其他神经元。
![image.png](https://niuery.com/static/img/f0218f858c212537f12ab41115f4bbb6.image.png)

神经网络有多种结构，如
- 简单的感知机（只有一个神经元的神经网络），
- 多层感知机（包含多个隐藏层的神经网络）、
- 循环神经网络（RNN）用于处理序列数据，像文本、语音等，因为它能够考虑数据的先后顺序。
- 卷积神经网络（CNN）专门用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频等。

## 总结
人工智能：是一个广泛的领域，涵盖了所有与模拟人类智能相关的技术和方法。

机器学习：是实现人工智能的一种方法，它让计算机从数据中自动学习。

深度学习：是机器学习的一个高级形式，利用深层神经网络来自动学习数据的复杂特征。

神经网络：是实现机器学习和深度学习的核心技术，通过模拟人脑的结构来学习数据中的模式。

## 疑问
### 神经网络属于机器学习的哪种学习方式？

神经网络本身不是一种学习方式，而是一种模型结构，但它在机器学习的多种学习方式中都有应用。

#### 监督学习

在监督学习中，神经网络被广泛用于分类和回归任务。
    
例如，在图像分类任务中，输入是图像数据，输出是图像所属的类别（如猫、狗等）。

以一个简单的手写数字识别为例，我们有一个包含大量手写数字图像（MNIST 数据集）及其对应的正确数字标签（0 - 9）的训练集。通过构建一个多层神经网络（如多层感知机），将图像的像素值作为输入层的输入，经过隐藏层的神经元对特征进行提取和转换，最后在输出层得到一个概率分布，表示输入图像属于每个数字类别的概率。在训练过程中，根据预测结果与正确标签之间的误差（如交叉熵损失），使用反向传播算法来调整神经网络的权重，使模型的预测越来越准确。
    
对于回归任务，比如预测房价。输入可能是房屋的面积、房间数量、房龄等特征，输出是房屋的价格。

神经网络可以学习输入特征和房价之间的复杂关系，通过最小化预测房价与真实房价之间的均方误差来训练模型。


#### 无监督学习

神经网络也可用于无监督学习中的聚类和特征提取等任务。

例如自编码器（Auto - Encoder）是一种神经网络结构，它由编码器和解码器两部分组成。
    
以图像数据为例，编码器将输入的图像压缩成一个低维的表示（潜在空间表示），解码器则尝试从这个低维表示中重建出原始图像。在训练过程中，通过最小化重建误差，自编码器可以学习到图像的有效特征表示。这些特征表示可以用于数据的降维、聚类或者作为其他机器学习模型的输入。

另一个例子是深度信念网络（DBN），它可以通过无监督的方式学习数据的层次化特征表示，用于对未标记的数据进行聚类或分类的预处理。
    
    
#### 强化学习

在强化学习中，神经网络可以作为策略网络（用于决定智能体的行动）和价值网络（用于评估状态的价值）。

**策略网络**：例如，在训练一个机器人在复杂环境中导航时，策略网络根据环境状态（如机器人的位置、周围障碍物的位置等）输出机器人的行动（如前进、后退、左转、右转等）。

**价值网络**：价值网络则评估机器人处于某个状态的好坏程度。通过智能体在环境中的不断探索和与环境的交互，根据奖励信号（如成功到达目标位置获得正奖励，碰撞障碍物获得负奖励）来更新神经网络的参数，使智能体能够学习到最优的行动策略。

例如深度 Q - 网络（DQN）及其扩展算法就是利用神经网络在强化学习中取得了很好的成果，用于游戏等领域的智能体训练。

### 神经网络如何学习？

1. 定义训练和验证数据集，并将训练特征馈送到输入层。
2. 网络每一层的神经元应用其权重（它们最初随机分配）并通过网络馈送数据。
3. 输出层生成一个矢量，其中包含 ŷ 的计算值。 例如，企鹅类预测的输出可能是 [0.3. 0.1. 0.6]。
4. 损失函数用于将预测的 ŷ 值与已知的 y 值进行比较，并聚合差异（这被称为损失）。 例如，如果在上一步中返回输出的事例的已知类是 Chinstrap，则 y 值应为 [0.0, 0.0, 1.0]。 此值与 ŷ 向量之间的绝对差值为 [0.3, 0.1, 0.4]。 实际上，损失函数会计算多个事例的聚合方差，并将其汇总为单个损失值。
5. 由于整个网络本质上是一个大型嵌套函数，因此优化函数可以使用微分计算来评估网络中每个权重对损失的影响，并确定如何调整它们（增加或减少）以减少整体损失量。 特定的优化技术可能会有所不同，但通常会涉及梯度下降法，即每个权重都会增加或减少，以最小化损失。
6. 权重的更改会回传到网络中的各个层，并替换以前使用的值。
7. 此过程会在多次迭代（称为“时期”）中重复，直到将损失降到最低且模型能够在可接受的准确范围内进行预测。
![image.png](https://niuery.com/static/img/bf9317a4444d59ba242e1b645920fe99.image.png)



> 参考链接
> 
> 机器学习基础知识：https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/modules/fundamentals-machine-learning/
> 
>  AI 学习路线（详细资源整理）https://github.com/apachecn/ai-roadmap/blob/master/ai-union-201904/README.md

人工智能 --- 概念速览

## 引言
最近在做的项目上做了一些性能优化的工作，用到了` Visual Studio` 远程调试，所以本篇文章整理一下远程调试技巧。

**首先，了解一下 Visual Studio远程调试是什么？**



![remote-debugger-client-apps.png](https://niuery.com/static/img/a538ce667023b58f59dbce25eee87e3b.remote-debugger-client-apps.png)

`Visual Studio` 的远程调试功能允许在本地调试远程计算机上运行的应用程序。用远程调试，可以在本地计算机上设置断点、查看变量和监视程序执行，能更轻松地诊断和解决问题。

**其次 ，远程调试能够做什么？**

这对于调试在不同环境中运行的应用程序非常有用，例如在生产服务器上或是在其他设备上，可以更高效地解决问题并提高开发效率。

对于调试同一环境下有进程间通信的的多个进程，也非常有用。

那么，接下来实践一下远程调试。

## 远程调试实操

那么，接下来就实操一下远程调试，首先，你需要做一些准备工作：
- 你得有一台需要远程的计算机或服务器，另一台开发环境的电脑，该电脑`Visual Studio` 这个是必须安装的，无论是 `Community`、`Professional` 或 `Enterprise`，均支持。
- 要远程调试的计算机与 `Visual Studio` 计算机必须通过网络（有线/无线）或通过以太网电缆直接连接的方式连接在一起。 不支持在通过代理连接的两台计算机之间进行调试。 也不建议通过高延迟或低带宽连接的情况下连接，否则可能会导致调试失败或速度过慢。  
- 设置远程调试器[1]，这是最重要的一环，远程调试器是跟随 `Visula Studio` 安装时一同安装的，若要远程调试的计算机安装了 `Visula Studio`， 可以直接找到他启动，若要远程的调试的计算机是纯净环境，那么可以通过设置文件共享[1]，将本机的远程调试器共享以便调试，另外如果要远程调试的计算机是服务器，你需要经常进行这样的远程调试，则可以将远程调试器配置为服务[1]。

### 测试代码
这里我们写一段简单的控制台测试代码，输出当前电脑的基本信息:

```csharp
using System;
using System.Management;
using System.Text;

class Program
{
    static void Main()
    {
        //回车后开始输出，便于等待远程调试接入
        Console.ReadLine();

        StringBuilder sb = new StringBuilder();

        sb.AppendLine("计算机基本信息：\n");

        // 获取操作系统信息
        sb.AppendLine("操作系统信息：");
        var osQuery = new ManagementObjectSearcher("SELECT * FROM Win32_OperatingSystem");
        foreach (var os in osQuery.Get())
        {
            sb.AppendLine($"名称: {os["Caption"]}");
            sb.AppendLine($"版本: {os["Version"]}");
            sb.AppendLine($"制造商: {os["Manufacturer"]}");
            sb.AppendLine($"计算机名: {os["CSName"]}");
        }

        sb.AppendLine();

        // 获取处理器信息
        sb.AppendLine("处理器信息：");
        var cpuQuery = new ManagementObjectSearcher("SELECT * FROM Win32_Processor");
        foreach (var cpu in cpuQuery.Get())
        {
            sb.AppendLine($"名称: {cpu["Name"]}");
            sb.AppendLine($"制造商: {cpu["Manufacturer"]}");
            sb.AppendLine($"描述: {cpu["Description"]}");
        }

        sb.AppendLine();

        // 获取内存信息
        sb.AppendLine("内存信息：");
        var memQuery = new ManagementObjectSearcher("SELECT * FROM Win32_PhysicalMemory");
        foreach (var mem in memQuery.Get())
        {
            sb.AppendLine($"容量: {Math.Round(Convert.ToDouble(mem["Capacity"]) / (1024 * 1024 * 1024), 2)} GB");
            sb.AppendLine($"速度: {mem["Speed"]} MHz");
        }

        var str= sb.ToString();

        Console.Write(str);

        Console.ReadLine();
    }
}

```
然后在本机 `Debug` 一下看一下本机的信息：

![image.png](https://niuery.com/static/img/5afde3e417168de1a32f9c69efb5ae64.image.png)

确认代码无问题后，将该解决方案以Debug发布，生成Debug文件夹，这里**一定记住需要使用Debug发布**，远程调试需要使用到Debug发布生成的 `.pdb` 文件[2]，具体`.pdb` 文件，后面的章节解释。

将生成的生成Debug文件夹，拷贝或发布到需要远程的计算机或服务器上
![image.png](https://niuery.com/static/img/72b2b85f01b08c11948240a2befcf70b.image.png)

### 设置远程调试器
上面说了，设置远程调试器，是最重要的一环，远程调试器是跟随 `Visula Studio` 安装时一同安装的，若要远程调试的计算机安装了 `Visula Studio`， 可以直接找到它启动，在与你的 Visual Studio 版本匹配的目录中找到 `msvsmon.exe` ，比如我的是  `Visula Studio 2022` ,则我的目录为  ：
- `C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Professional\Common7\IDE\Remote Debugger\x64msvsmon.exe`
- `C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Professional\Common7\IDE\Remote Debugger\x86\msvsmon.exe`
 
但是，一般我们都不会在发布计算机或者服务器上安装调试环境，所以还有第二种方式，以**文件共享的方式**，将当前开发环境电脑的远程调试器共享给发布计算机或者服务器。具体如何设置共享文件夹就不在这里赘述了，我这里使用 `MobaXterm` 远程过去后自动添加了C盘的共享，可以直接使用。

![image.png](https://niuery.com/static/img/e5d28a055ccea62801bdc1a623d28437.image.png)

接下来启动远程调试器（`msvsmon.exe`）并设置[3]，这里有两个点需要注意：
- 第一，需要以管理员权限启动 `msvsmon.exe`。
- 第二，启动后需要在 **工具->选项** 中设置端口号和身份验证。
- 这里默认端口是 4026，建议身份验证设为武神分验证时，一定勾选允许任何用户进行调试。

![image.png](https://niuery.com/static/img/cece5d6cd38c0a425ae2650790b16322.image.png)

此时，远程调试调试的所有准备工作就都准备完了。
### 附加进程
此时，如想要远程调试程序，就需要在 `Visula Studio` 对远程计算机或服务器的程序进行附加进程。

远程调试的进入路径，实际上还是通过附加进程的方式，那么附加进程又能做什么呢？

`Visual Studio `的附加进程功能允许开发人员将调试器附加到运行中的外部进程，以便在不中断程序执行的情况下对其进行调试。通过附加进程，可以监视外部进程的运行状态、查看变量和调用堆栈，以便诊断问题和进行性能优化。

这对于调试与应用程序交互的其他进程或第三方组件非常有用。附加进程功能可以帮助我们更全面地了解应用程序在运行时的行为，从而快速解决问题并改进代码。

那么，现在启动远程计算机或服务器的测试程序。切换到开发环境的电脑使用  `Visula Studio` 进行附加进程，在**调试->附加到进程**，打开附加到进程界面，需要做如下四点设置：
- 连接类型选择-远程(windows - 无身份验证)。
- 连接目标选择远程的目标计算机或服务器IP地址+远程调试器设置的端口号，默认为4026。
- 选择你要调试的目标进程。
- 勾选显示所有用户的进程，防止找不到目标进程。

![image.png](https://niuery.com/static/img/53c98821e2d141586d1c0462783d3cf1.image.png)
选中目标进城后，确认附加，就可以进行远程调试了。从下图可以看到，输出了目标目标计算机或服务器的电脑基本信息。

![image.png](https://niuery.com/static/img/19d73e46228cc9f9e684db93f46ae13b.image.png)

## pdb文件

为什么远程调试中，一定要以Debug发布呢？因为只有在Debug发布，才会生成  `.pdb` 文件。
那么什么是  `.pdb` 文件？

程序数据库 ( `.pdb`) 文件（也称为符号文件）将项目源代码中的标识符和语句映射到已编译应用中的相应标识符和说明。 这些映射文件将调试器链接到源代码，以进行调试。

.pdb 文件保存调试和项目状态信息，使用这些信息可以对应用的调试配置进行增量链接。 在调试时，`Visual Studio` 调试器使用 `.pdb` 文件来确定两项关键信息：

- 要在 `Visual Studio IDE` 中显示的源文件名和行号。
- 在应用中停止的断点位置。

调试器只会加载与在生成应用时创建的 `.pdb `文件完全匹配的 `.pdb` 文件（即原始 `.pdb` 文件或副本），所以只有Debug发布生成的 `.pdb `文件才能与你当前的代码完全映射，进而进行调试。

## 总结

远程调试作为一种调试技巧，除了能够在在本地环境中调试不同操作系统或远程服务器上的代码外，还能够通过多人共享远程调试会话，协助解决问题和优化代码，促进团队协作，在 解决远程服务器上的问题，无需下载整个代码库，无需安装调试环境，简化问题排查流程，高效地解决问题，是一项非常实用，高效的技能。


> **参考链接**
>
>  [1] Visual studio (windows)远程调试 --- 
https://learn.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/debugger/remote-debugging?view=vs-2022
> 
> [2] 调试程序中的符号（.pdb）和源文件 --- https://learn.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/debugger/specify-symbol-dot-pdb-and-source-files-in-the-visual-studio-debugger?view=vs-2022
>
>[3] 远程调试c#项目 ---  https://learn.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/debugger/remote-debugging-csharp?view=vs-2022

编程技巧 --- 远程调试

## 引言
本片文章分享一下之前遇到的WPF应用在触摸屏下使用时的两个问题。

## 场景
具体场景就是一个配置界面， `ScrollViewer` 中包含一个`StackPanel` 然后纵向堆叠，已滚动的方式查看，然后包含多个 `TextBlock` 、 `TextBox` 以及`DataGrid` ,期间遇到了两个问题：

- WPF在触摸屏下，如果有滚动条（`ScrollViewer`）的情况下，默认包含触底反馈的功能，就是触摸屏滑动到底或从底滑到顶，界面都会出现抖动的情况。
- 触摸屏下，当触点处于 `DataGrid` 中时，无法滚动界面。


## 解决方案

### 触底反馈抖动的问题
先来看第一个问题，这个其实是由于 `ManipulationBoundaryFeedback` 这个事件引起的：

![image.png](https://niuery.com/static/img/005afb6be5c75c98867bfa6d7d258346.image.png)

最简单的做法，就是在对应包含`ScrollViewer` 的 UI 元素绑定它的反馈事件，然后在注册方法中设置 `e.Handled = true;` ，这样中断了事件继续冒泡或隧道传播，比如这样
``` csharp
// 在Xaml中，在对应的 UIElement 上绑定ManipulationBoundaryFeedback="UIElement_ManipulationBoundaryFeedback"

//Code-Behind中 ，
private void UIElement_ManipulationBoundaryFeedback(object sender, ManipulationBoundaryFeedbackEventArgs e)
{
    e.Handled = true;
}

```
但是这样就需要你在每一个界面都添加该事件，代码冗余，那么就可以使用附加属性的方式，写一个 `ManipulationBoundaryFeedbackAttachedProperties`，各个界面直接使用，像这样实现：
``` csharp
public class ManipulationBoundaryFeedbackAttachedProperties
{
    public static bool GetIsFeedback(DependencyObject obj)
    {
        return (bool)obj.GetValue(IsFeedbackProperty);
    }
    public static void SetIsFeedback(DependencyObject obj, bool value)
    {
        obj.SetValue(IsFeedbackProperty, value);
    }
    public static readonly DependencyProperty IsFeedbackProperty =
        DependencyProperty.RegisterAttached("IsFeedback", typeof(bool), typeof(UIElement), new PropertyMetadata(true,
            (s, e) =>
            {
                var target = s as UIElement;
                if (target != null)
                    target.ManipulationBoundaryFeedback += Target_ManipulationBoundaryFeedback;
            }));

    private static void Target_ManipulationBoundaryFeedback(object sender, ManipulationBoundaryFeedbackEventArgs e)
    {
        var target = sender as UIElement;
        if (target != null)
        {
            if (!GetIsFeedback(target))
            {
                e.Handled = true;
            }
        }
    }
}

```
像这样使用：

``` xml
 <ScrollViewer local:ManipulationBoundaryFeedbackAttachedProperties.IsFeedback="true">
     ...
 </ScrollViewer>    
```
这样就完美解决了！
### 触点在DataGrid中无法滚动的问题
这个问题，其实不光在 `DataGrid`中有，触点在 `TextBox` 、`ListView`、`ListBox`，这一类内置有 `ScrollViewer` 的控件内，都有同样的问题，而且不光是触摸屏无法滚动，鼠标滑轮也无法滚动。我处理这个问题的时候，是先处理的鼠标滑轮无法滚动，处理方案就是根据鼠标的偏移量，手动设置 `ScrollViewer` 的位置，如下：

``` csharp
private void DataGrid_MouseWheel(object sender, System.Windows.Input.MouseWheelEventArgs e)
{
    var dataGrid = (DataGrid)sender;
    // 获取
    var scrollViewer = GetScrollViewer(dataGrid);

    if (scrollViewer != null)
    {
        if (scrollViewer.ViewportHeight + scrollViewer.VerticalOffset >= scrollViewer.ExtentHeight && e.Delta <= 0)
        {
            scrollViewer.LineDown();
        }
        else if (scrollViewer.VerticalOffset == 0 && e.Delta >= 0)
        {
            scrollViewer.LineUp();
        }
    }
}

public ScrollViewer GetScrollViewer(UIElement element)
{
    if (element == null) return null;

    ScrollViewer retour = null;
    for (int i = 0; i < VisualTreeHelper.GetChildrenCount(element) && retour == null; i++)
    {
        if (VisualTreeHelper.GetChild(element, i) is ScrollViewer)
        {
            retour = (ScrollViewer)(VisualTreeHelper.GetChild(element, i));
        }
        else
        {
            retour = GetScrollViewer(VisualTreeHelper.GetChild(element, i) as UIElement);
        }
    }
    return retour;
}

```
这样就解决了，当鼠标位于 `DataGrid` 中时，使用滑轮界面无法滚动的问题，那么解决触摸屏触点在 `DataGrid` 中无法滚动的问题，也是一样的思路，根据触点的偏移量，模拟鼠标滚轮的偏移量，在调用鼠标滚动事件，模拟滚动，代码如下：

```csharp
private const double TouchMoveThreshold = 20; // 触摸滚动的阈值

private Point lastTouchPosition; // 上一次触摸的位置

private void DataGrid_PreviewTouchMove(object sender, System.Windows.Input.TouchEventArgs e)
{
    // 获取当前触摸位置
    Point currentTouchPosition = e.GetTouchPoint((IInputElement)sender).Position;

    // 计算触摸移动的差值
    double deltaY = currentTouchPosition.Y - lastTouchPosition.Y;

    // 如果触摸移动超过阈值，则模拟鼠标滚动
    if (Math.Abs(deltaY) > TouchMoveThreshold)
    {
        // 设置鼠标滚动的差值
        int mouseWheelDelta = (int)(deltaY / TouchMoveThreshold) * SystemParameters.WheelScrollLines;

        // 创建模拟的鼠标滚动事件参数
        var mouseWheelEventArgs = new MouseWheelEventArgs(Mouse.PrimaryDevice, Environment.TickCount, mouseWheelDelta);
        mouseWheelEventArgs.RoutedEvent = UIElement.MouseWheelEvent;

        DataGrid_MouseWheel(sender, mouseWheelEventArgs);
        // 更新上一次触摸位置
        lastTouchPosition = currentTouchPosition;
    }
}
```
这样，触摸屏下，触点在 `DataGrid` 中无法滚动的问题，就解决了。

## 小结
总的来说，大部分鼠标和触摸屏事件是类似的，但是有些场景下，可能两者不通用的。所以可能需要自行测试一下，保证软件的稳定性。

本文中的解决方案不一定最完美的解决方案，如果各位看官有更好的解决方案，望不吝赐教。