WF4.0 基础篇 (二十) ActivityWithResult 有返回值Activity

本文详细介绍了WF4中ActivityWithResult的使用方法及其实现机制,包括其继承关系、属性说明及其如何通过派生类如CodeActivity<TResult>和NativeActivity<TResult>实现自定义活动。

本节主要介绍WF4 中 有返回值Activity的使用

本文例子下载:

http://files.cnblogs.com/foundation/ActivityWithResultSample.rar

 

本文例子说明

ActivityWithResult

类名

System.Activities.ActivityWithResult

文件

System.Activities.dll

结构说明

继承Activity

是一个 Abstrace类

 

[Result]属性 的类型为[System.Activities.OutArgument]

[ResultType]属性 的类型为[System.Type]

功能说明

[Result]属性为返回值

[ResultType]属性为返回值类型

 

派生类System.Activities.Activity<TResult>

无法从System.Activities.Activity<TResult>实现自定义Activity,因为Activity<TResult>没有提供[Execute 方法], [InternalExecute 方法是  internal sealed ](具体见[Activity的执行原理])

 

可以从

CodeActivity<TResult>

NativeActivity<TResult>

AsycCodeActivity<TResult>

实现自定义Activity

 

 

CodeActivity<TResult>

通过override [Execute 方法]以方法的返回值的方式将值返回到[Result]属性

 

例:场景说明:有两个[Int]参数x,y,返回值为x+y

Activity

public sealed class myCodeActivity : CodeActivity<int>

    {

public InArgument<int> X { get; set; }

public InArgument<int> Y { get; set; }

 

 

protected override int Execute(CodeActivityContext context)

        {

int x = X.Get(context);

int y = Y.Get(context);

 

          

return x + y;

 

//-----  or ---------

// context.SetValue(base.Result, x + y);

//  return base.Result.Get(context);

        }

 

    }

工作流

宿主

WorkflowInvoker.Invoke(new myCodeActivityWorkflow());

结果

 

 

NativeActivity<TResult>

通过为[Result]属性赋值实现

 

例:场景说明:有两个[Int]参数x,y,返回值为x+y

Activity

 

public sealed class myNativeActivity : NativeActivity<int>

    {

public System.Activities.InArgument<int> x

        { set; get; }

 

public System.Activities.InArgument<int> y

        { set; get; }

 

 

protected override void Execute(NativeActivityContext context)

        {

int r = (int)x.Get(context) + (int)y.Get(context);

this.Result.Set(context, r);

 

        }

    }

工作流

宿主

WorkflowInvoker.Invoke(new myNativeActivityWorkflow());

结果

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值