20、Visual Basic 中的算术运算、字符串操作和日期/时间调整

Visual Basic 中的算术运算、字符串操作和日期/时间调整

在开发 Windows 程序时,算术运算、字符串操作以及日期/时间调整是非常重要的部分。下面将详细介绍如何在 Visual Basic 中进行这些操作。

1. 基本算术运算

作为程序员,扎实的数学技能是必不可少的,在编写 Visual Basic 应用程序时会经常进行基本的算术运算。要获得期望的计算结果,需要做到以下两点:
- 了解执行所需算术功能的数学运算符。
- 理解并正确使用运算符优先级顺序。

以下是各种基本算术运算的介绍:
- 加法 :使用标准的加法符号 + 进行简单加法运算。例如:

Debug.WriteLine(4 + 5 + 6)

也可以对数值变量和常量使用加法运算符,示例代码如下:

Const c_FirstValue As Integer = 4
Const c_SecondValue As Integer = 5
Debug.WriteLine(c_FirstValue + c_SecondValue)
  • 减法和取反 :减法运算符为 - ,与在计算器或书写方程时使用的相同。例如:
Debug.WriteLine(
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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