10、Rust编程:特性、面向对象与JSON转换

Rust编程:特性、面向对象与JSON转换

1. Rust与C结构体声明的差异

在Rust和C语言中,结构体声明存在一处差异。在C语言里,结构体声明需以分号结尾,就像其他语句一样。但在Rust中,结构体声明并非需要以分号结尾的语句,所以可以省略分号。

2. 特性(Traits)与实现(Implementations)

2.1 特性的概念

在Rust中,特性是为结构体添加功能的一种方式。特性类似于C++中的接口,是一种抽象技术。定义特性时,只需关注函数的调用方式,而无需考虑具体实现,具体实现会单独处理。

以下是一个特性的示例:

pub trait Encodable {
    fn encode<S: Encoder>(&self, s: &mut S) -> Result<(), S::Error>;
}

这个 Encodable 特性定义了一个名为 encode 的函数,它是一个泛型函数,因为未指定具体类型,类型作为参数传递给函数,可用于任何数据类型,实现了代码复用,这就是多态性。

2.2 函数重载与泛型函数

为不同数据类型创建函数实现的过程称为重载。例如,在Rust中对 double 函数进行重载:

fn double(x: u8) -> u8 {
  
【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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