20200625学习情况

今日学习:简答题

 

 

16. 接口和类有什么异同

不同点:

不能直接实例化接口。

接口不包含方法的实现。

接口可以多继承,类只能单继承。

类定义可在不同的源文件之间进行拆分。

相同点:

接口、类和结构都可以从多个接口继承。

接口类似于抽象基类:继承接口的任何非抽象类型都必须实现接口的所有成员。

接口和类都可以包含事件、索引器、方法和属性。

 

17. 说出一些常用的类、接口,请各举5

常用的类:StreamReader、WebClient、Dictionary<K,V>、StringBuilder、SqlConnection、FileStream、File、Regex、List<T>

常用的接口:IDisposable、IEnumerable、IDbConnection、IComparable、ICollection、IList、IDictionary

 

18. abstract class和interface有什么区别?

相同点:

都不能被直接实例化,都可以通过继承实现其抽象方法。

不同点:

接口支持多继承;抽象类不能实现多继承。

接口只能定义行为;抽象类既可以定义行为,还可能提供实现。

接口只包含方法(Method)、属性(Property)、索引器(Index)、事件(Event)的签名,但不能定义字段和包含实现的方法;

抽象类可以定义字段、属性、包含有实现的方法。

接口可以作用于值类型(Struct)和引用类型(Class);抽象类只能作用于引用类型。例如,Struct就可以继承接口,而不能继承类。

 

19. string str = null 与 string str =""说明其中的区别。

stringstr=null是不给他分配内存空间,而stringstr=“”给它分配长度为空字符串的内存空间。

stringstr=null没有string对象,stringstr=“”有一个字符串对象。

 

stringstr=null把这个引用指向了一个null,没有地址没有值的地方,即没分配内存空间

stringstr=""把这个引用指向了一个地址,地址里面存的是空的字符,即占用了内存空间

 

20. 简述ASP.NET中六大常用内置对象

1.Response对象:通过该对象的属性和方法可以控制如何将服务器端的数据发送到客户端浏览器。

    2. Request对象:当客户发出请求执行ASP.NET程序时,客户端的请求信息会包装在Request对象中,这些请求信息包括请求报头(Header)、客户端的机器信息,客户端浏览器信息,请求方法(如POST、GET)、提交的窗体信息等。

    3.Server对象:反映了Web服务器的各种信息,它提供了服务器可以提供的各种服务。

    4. Application对象:一个集合对象,并在整个ASP.NET网站内可用,不同的用户在不同的时间都可以访问Application对象的变量。由于它是一个内置对象,所以使用它的时候与使用Response对象和Request对象类似,不需要进行任何对象的实例化,就可以直接使用。

    5.Session对象:负责存储、读取和改变一个特定用户的会话信息。对于每个用户的每次访问Session对象是唯一的。

    6. Cookie对象:在Web程序设计中,它表示一个长度不超过4K的一个普通的文本文件。这个文件在用户的硬盘上,可以由Web浏览器进行访问。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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