Windows Phone 7将或不支持Native Code

Windows Phone 7的开发环境主要依赖于Silverlight、XNA和Flash,且仅支持托管代码。新平台旨在通过限制应用为托管类型来提高安全性,并支持包括LINQ、隔离存储等在内的.NET Compact Framework服务。
简单翻译一下

Windows Phone 7 Will Not Support Native Code
Posted by Jonathan Allen on Mar 16, 2010


The development story for Windows Phone 7 has been revealed. As suspected, it is heavily based on Silverlight, XNA, and Flash. So much in fact that only managed code is allowed on the platform.
不出所料,WIN7手机主要基于Silverlight, XNA和lash。这说明只有托管代码才能运行在此平台上。

With ever more sophisticated attacks against native code appearing ever year, it isn’t surprising that Microsoft is locking down Windows Mobile 7. The new platform will only support managed applications that can be sandboxed, such as those created with Sivlerlight, XNA, and, according to Tim Anderson, Flash. While Flash is a nod to consumer demand, and perhaps a way to one-up Apple, Sivlerlight and XNA are the real stars in their mind.
随着每年都出现对本地代码更加复杂的攻击,微软如此押宝在Windows Mobile 7上并不奇怪。新平台将只支持可被运行在沙箱中的托管代码,如与Sivlerlight,XNA和Flash应用程序。尽管Flash是对消费需求的妥协,Sivlerlight和XNA路是他们心中真正的明星。

Underneath everything Windows Mobile is still using the.NET Compact Framework. This supports core services such as LINQ, isolated storage, and Windows Communication Foundation. On top of that is the common services such as sensors, networking, media, and sound.
底下的一切Windows Mobile是仍在使用the.NET契约框架。这支持例如LINQ,独立存储和Windows Communication Foundation的核心服务。在此之上便是通用服务比如传感器,网络,媒体和声音。

From here developers have to make a hard decision. An application can use either Silverlight or XNA, but not both. Aside from the features pushed down into the common services layer like the aforementioned XNA Sound and Media libraries, the two cannot be mixed.
从此开发者便面临困难抉择。应用程序可以使用Silverlight或XNA,但却不能同时使用。除了能在通用服务层下放的特性外,两者不能混用。

Update: An earlier version called the product "Windows Mobile 7". The official name is "Windows Phone 7".
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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