19、深入探索Azure存储:表、队列、文件和Blob

深入探索Azure存储:表、队列、文件和Blob

1. 表存储中的数据查询

要在Azure表存储中查询数据,需要一个简单的应用程序(可以是控制台应用程序)以及该服务的SDK。同时,还需要一个Azure存储实例,它可以是在Azure中预配的实例,也可以是安装了存储模拟器后的本地实例。

启动存储模拟器,只需搜索可执行文件(例如,在开始菜单中输入“Storage Emulator”)并运行它。它会首先创建一个用于存储数据的数据库,并在后台运行,无需担心意外关闭它。

开始之前,需要使用NuGet包管理器安装 WindowsAzure.Storage 包,它包含了在.NET中开始使用Azure存储所需的一切。以下是创建表的代码示例:

using Microsoft.WindowsAzure.Storage;
namespace TableStorage
{
    internal class Program
    {
        private static void Main()
        {
            var storageAccount = CloudStorageAccount.Parse("<connection-string>");
            var tableClient = storageAccount.CreateCloudTableClient();
            var table = tableClient.GetTableReference("orders");
            ta
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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