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本文探讨了Windows8的软件开发架构,详细介绍了WinRT如何简化跨平台开发,以及DirectX在游戏开发中的角色。同时分析了从.NET Framework迁移至WinRT的影响。

来自 谈一谈 Windows 8 的软件开发架构


关于windows8的架构,这张图流传的相当广泛

但是有多少人明白这其中的奥秘,我特意做了一些实验,来发现这到底是怎么一会儿事儿。

 

首先来看看win32 时代我们开发一个应用的过程

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一直都是折腾类库来开发的,dotnet类库比win32类库进了一步,做了一些更深的封装。虽然dotnet更先进,但c++的既存代码非常丰富,而且其内存密集操作巨大的性能优势,让人难以割舍。但建立一个混合c++类库和dotnet类库的项目时,结合起来并不那么令人愉快,P/invoke,c++/cli 比较麻烦。

再来看看WinRT

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Oh yeah,只有一种库,winmd lib。随便混合,你不需要关心一个winmd类库是用什么语言编写的,而且这个winmd类库只有一个版本,而且他可以在 x86 x64 arm 的win8上执行.以前混入c++类库后面对多平台的部署可是很头疼的,现在,这事儿不存在了。

当然传统的c++ lib 肯定可以用,一旦使用,就要自己考虑一揽子平台问题,既然win8是个多平台的系统,您自己掂量着办吧。

 

 

再来说说directX,做游戏的,第一关心的就是图形图像api,很遗憾,dx目前没有winmd的版本。

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微软提供了三个平台的传统c++ lib,这里面包括 dx11,也就是说做游戏必须要用c++,当然一定会出现各种开源引擎,可以用任意语言调用来写游戏,包括js。

 

只是这次微软一次放出了太多的变化,让我们的抉择一下变得太多。有点不知所措了。

wp7才缔造了一个完全dotnet framework的环境,并且反响还不错,win8马上祭出了winrt。

从dotnet framework迁移到winrt并不算跨度大,最大的变化是c++的加入,dx的加入。

坏消息是本来一个很清楚的 xna一统桌面、手机、家用机的局势,变得很扑朔迷离了,终究微软一定会有一个XNA winmd,也许换个名字,也许干脆叫DX,最终实现pc三平台、家用机、手机公用一套图形接口。

但这个过渡期会多久,这期间多种技术、多种版本并举,烦恼的开发者会变得很愤怒,微软究竟能不能给出比较好的方法来平稳过渡,我们拭目以待。

 

好消息是庞大的c++ dx游戏群可以很快的转变成win8的 metro 版本,主流游戏引擎只需一个小小的转身就可以for metro了。

不要用愚蠢的决策来伤开发者的心,win8一定会成功。


具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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