用Coding证明Application Domain

ApplicationDomain作为Assembly的逻辑容器,在.NET运行时环境中负责加载和隔离不同组件。每个ApplicationDomain拥有独立的加载器堆,维护所有Type及其方法表。不同ApplicationDomain间通过特定对象实现通信。
导读:
  
  Application Domain可以看作是一个Assembly的逻辑容器。在程序执行过程中,如果遇到需要的Type并没有定义在已经加载的Assemblies中, CLR会把相应的Assembly加载的该Application Domain中。每个Application Domain都有一个属于自己的加载器堆(Loader Heap),用于维护从Application Domain创建以后所用到的所有的Type,以及这些Type对应的方法表——维护这样一个Mapping:定义在Type中的所有方法和经过JIT编译后x86代码(只考虑32bit处理器)。 [bitsCN.Com]
  Application Domain之间是相互隔离,互不干扰。在一个Application Domain创建的对象不能被另一个Application Domain直接调用,反映在内存分配上面——就是各个Application Domain使用各个独立的内存地址空间。一个对象根据他所对应的类型(如System.MarshalByRefObject通过传递引用的方式)或者属性(比如对于定义了System. SerializableAttribute的Type采用传递值得方式)以两种不同的方式在Application Domain之间传递——By Reference 和By Value.
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  这些都是地球人都知道的。NET的基本原理,但是相信很多人没有尝试过通过Coding的方式证明这种机制。 [bitsCN.Com]

本文转自
http://www.bitscn.com/dotnet/framework/200709/109654.html
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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