c#.net常用函数和方法集之二(转)

本文介绍了C#中常用的字符串操作方法,包括获取字符串长度、字码转换、字符串拼接、截取子串以及获取客户端IP地址等实用技巧。
4、变量.Length 数字型
取字串长度:
如: string str="中国";
int Len = str.Length ; //Len是自定义变量, str是求测的字串的变量名

5、System.Text.Encoding.Default.GetBytes(变量)
字码转换 转为比特码
如:byte[] bytStr = System.Text.Encoding.Default.GetBytes(str);
然后可得到比特长度:
len = bytStr.Length;

6、System.Text.StringBuilder("")
字符串相加,(+号是不是也一样?)
如:System.Text.StringBuilder sb = new System.Text.StringBuilder("");
sb.Append("中华");
sb.Append("人民");
sb.Append("共和国");

7、变量.Substring(参数1,参数2);
截取字串的一部分,参数1为左起始位数,参数2为截取几位。
如:string s1 = str.Substring(0,2);

8、String user_IP=Request.ServerVariables["REMOTE_ADDR"].ToString();
取远程用户IP地址

9、穿过代理服务器取远程用户真实IP地址:
if(Request.ServerVariables["HTTP_VIA"]!=null){
string user_IP=Request.ServerVariables["HTTP_X_FORWARDED_FOR"].ToString();
}else{
string user_IP=Request.ServerVariables["REMOTE_ADDR"].ToString();
}

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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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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