25、.NET Native AOT编译与程序分析全解析

.NET Native AOT编译与程序分析全解析

1. 项目构建与Native AOT编译概述

在进行项目开发时,首先要构建项目或整个解决方案。构建完成后,在相应文件夹(如Chapter07文件夹)中会出现一个artifacts文件夹,其中包含最近构建项目的子文件夹。为避免文件对后续操作产生影响,建议将特定文件删除或重命名,例如将其重命名为Directory.Build.props.disabled 。

Native AOT(Native ahead - of - time compilation)是一种将IL代码在发布时编译为本地代码的技术,而非像JIT(Just In Time)编译器那样在运行时进行编译。通过Native AOT生成的程序集具有以下特点:
- 自包含性:可以在未安装.NET运行时的系统上运行。
- 提前编译:启动速度更快,且可能占用更小的内存。

然而,Native AOT也有一些局限性:
- 不支持程序集的动态加载。
- 不支持运行时代码生成,例如使用System.Reflection.Emit。
- 需要进行代码裁剪,而代码裁剪本身也存在限制。
- 程序集必须自包含,因此会嵌入所有调用的库,这会增加程序集的大小。

目前,.NET团队正在努力使更多的.NET功能与Native AOT兼容。在.NET 8中,仅对使用Minimal APIs的ASP.NET Core提供基本支持,对EF Core则不提供支持。预计.NET 9会增加对ASP.NET Core MVC和部分EF Core的支持,可能要到.NET 10才能广泛使用Native AOT编译程序集并获得其优势。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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