5、.NET 6桌面开发全解析

.NET 6桌面开发全解析

1. .NET 6桌面开发选项

.NET 6为桌面开发提供了多种选择,包括WPF、WinForms、Windows App SDK、CLI、Blazor Desktop和MAUI等,不过这里暂不讨论Blazor Desktop。

2. WinAPI

Win32和Win64是Windows系统中允许应用程序运行的API,它们取决于操作系统和CPU架构。WinAPI就像是Windows系统背后的引擎,负责从应用程序渲染、操作系统访问到安装配置等方方面面。没有WinAPI,我们就无法在Windows上运行应用程序。

WinAPI是原生的C/C++ API,这意味着我们需要使用C或C++语言来编写应用程序以利用其功能。使用WinAPI可以构建性能卓越的应用程序,因为它处于非托管环境中。像C#和Java这类语言属于托管语言,有运行时负责内存回收和管理。而C或C++这类非托管代码更接近底层硬件,虽然开发者需要自行负责内存回收,但能换来性能的提升。不过,这种高性能是有代价的,开发这类应用程序所需的时间更长,而且由于是非托管代码,更容易出现与内存相关的错误。

以下是一个使用Win32绘制空窗口的C++代码示例:

#ifndef UNICODE
#define UNICODE
#endif
#include <windows.h>
LRESULT CALLBACK WindowProc(HWND hwnd, UINT uMsg, WPARAM wParam, LPARAM lParam);

int WINAPI wWinMain(HINS
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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