C# winform 开发笔记

本文分享了使用C#进行手持设备程序开发的经验,对比了C#与Java的相似之处,并详细介绍了在C#开发过程中遇到的两个常见问题及其解决方案:循环删除DataTable中的Row以及Hashtable的正确使用方法。

最近用c#写一个手持设备程序,感觉c#和java非常相似,上手比较容易,界面编程比java方便多了。

 

记录一些开发中遇到的问题:

 

一、循环删除DataTable中Row的问题

 

方法一:

        

while (this.dt_loading.Rows.Count!=0)
{
	this.dt_loading.Rows.RemoveAt(0);

}

 

 

方法二:

 

   

for (int i = dt.Rows.Count - 1; i >= 0; i--)
{
          dt.Rows.RemoveAt(i);

}

 

 

 二、Hashtable的问题

 

       原以为和Java中用法一样,add的时候把相同key项覆盖,没想到会报错。正确写法是先判断是否包含该key,如果有的话,先删除,再添加。有点麻烦啊,呵呵

 

 

【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和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和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编程基础和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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