系列化入门读物-PART 3 (转)

本文为系列化对象的进阶教程,分为三部分。前三部分分别介绍了基本系列化、无效数据及版本支持,以及复杂对象的系列化。文章详细阐述了简单类、派生类以及同质和异质集合类的系列化步骤。
系列化入门读物-PART 3 (转)[@more@]

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这个指南描述如何轻松地系列化一个简单的对象

这篇文章包含三个部分。

PART1  介绍基本的系列化

PART2  解释如何有效地读取无效数据和支持版本。

PART3  描述如何对复杂的对象进行系列化。

系列化入门读物-PART 3

在前面两个部分中,我们学到了在通常情况下如何提供完整的系列化。在这篇文章,我们将要学到如使用特定的方法对一些对象进行系列化。考虑一下以下四个案例:

  • 系列化简单的类。
  • 系列化派生类。
  • 系列化包含相同类型数据的集合类
  • 系列化包含不同类型数据的集合类

Serializing a simple class

简单类是指一个没有父类也不是集合类的类。对这种类进行系列化需要做的如下:

1、  系列化对象的标志

2、  系列化对象的版本

3、  系列化对象的的成员

Serializing a derived class

派生类是指一个派生简单类且不是集全类的类。要对派生类进行系弄化要做的如下:

1、  列化对象的标志

2、  系列化对象的版本

3、  系列化基类的成员

4、  系列化对象的成员

Serializing a homogenous collection class

同质的集合类1被用于存放一系列动态大小的相同类型的对象。在此例中,同质的集合类是一个从Cptrarray或者它的派生类派生而来的,并且包含一系列相同类型的对象。对此类系列化要做以下几步:

1、  系列化对象标志

2、  系列化对象版本

3、  如果是从CptrArray派生来的类,需要系列化集合中元素的个数。否则,系列化对象的基类。

4、  系列化集合

5、  系列化对象自己的成员

Serializing a heterogenous collection class

异质的集合类2被用于存放一系列动态大小的不同类型的对象。在此例中,异质的集合类是一个从CptrArry或者它的派生类派生而来的,并且包含一系列相近类型(但并不是要相同)的对象。对此类系列化要做以下几步:

1、  列化对象标志

2、  系列化对象版本

3、  果是从CptrArray派生来的类,需要系列化集合中元素的个数。否则,系列化对象的基类。

4、  系列化集合中所有对象的标志和对象的成员

5、  系列化此对象自已的成员

 

译注:

1、  同质的集合类就是包含相同类型数据的集合类

2、  异质的集合类就是包含不同类型数据的集合类


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内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
内容概要:本文围绕“考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置”展开,基于Matlab代码实现,研究在电力系统中因可再生能源出力波动和负荷变化带来的灵活性供需不确定性条件下,储能系统的优化配置方法。通过构建数学模型,结合智能优化算法(如粒子群、遗传算法等)对储能的位置、容量及运行策略进行联合优化,旨在提升系统对不确考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置(Matlab代码实现)定性的适应能力,增强电网稳定性与经济性。文中还涉及多场景仿真分析与概率性建模,以应对风光出力与负荷需求的随机波动,确保优化结果具有鲁棒性和实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、储能系统设计的工程技术人员;尤其适合研究能源系统优化、不确定性建模与智能算法应用的相关人员。; 使用场景及目标:①解决高比例可再生能源接入背景下电力系统灵活性不足的问题;②指导储能系统在配电网或微电网中的科学规划与配置;③掌握如何在不确定性环境下建立鲁棒优化或随机优化模型,并通过Matlab实现求解;④为综合能源系统、电动汽车集群调度等类似问题提供方法参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式(如场景生成、概率分布拟合)以及优化算法的选择与参数设置,同时可扩展学习YALMIP、CPLEX等工具在电力系统优化中的应用。
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