11、MAUI与ASP.NET Core开发指南

MAUI与ASP.NET Core开发指南

1. MAUI开发

MAUI是微软原生跨平台框架Xamarin的下一代版本,为开发者提供了统一的开发体验。在MAUI开发中,使用MVVM(Model-View-ViewModel)模式可以提高代码的可维护性和可测试性。

1.1 MVVM Toolkit

为了简化MVVM模式的设置,微软发布了MVVM Toolkit,它是Windows Community Toolkit的一部分,可以从NuGet安装:

Add-Package Microsoft.Toolkit.Mvvm
1.2 示例项目搭建

以一个列出Apress书籍的主 - 详细应用为例,步骤如下:
1. 创建服务接口 :定义 IBookService 接口,用于获取书籍数据。

public interface IBookService
{
    Task<BookForList[]> FetchAllBooks();
    Task<BookForDetail> FetchBookDetails();
}
  1. 创建视图模型 :在 ViewModels 文件夹中创建 BooksViewModel 类。

                
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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