VS一个解决方案HoverTree包含多个项目

本文探讨了在软件开发过程中如何合理地将项目拆分成多个模块,并通过引用这些模块来实现代码复用。介绍了在Visual Studio中如何创建、引用及管理多个项目的方法。

基于代码复用的考虑,比如连接访问数据库的代码,可以单独建立一个项目,
在实际的项目里引用这个数据库项目,来达到数据库操作的目的

之后再开发新的项目,关于数据库访问的代码就可以不用了,直接引用之前的这个数据库项目就ok了,这就是为什么一个解决方案可以有多个项目的原因

在什么情况下需要创建多个项目来处理,这个我可以说没有明文规定的需要这样子做,而这样子做多是进行程序分层处理会在一个解决方案中创建多个工程,比如常用的三层结构,一般都会分出Bll项目,Model项目,UI项目DataAccess项目等...这种个人觉得需要根据需求来做


在Visual Studio中如果要编译生成所有项目,可以右击解决方案,选择“生成解决方案”。

要向解决方案添加新项目,可以右击解决方案,选择“添加”-“新建项目”。

一个项目要引用同解决方案中的其他项目,可以右击项目,选择“添加引用”,在对话框中,选择“项目”选项卡,选择所要引用的项目,然后确定。
当然项目之间一般不要相互引用,就是说引用需要单向。
项目引用中记住一点且可不要相互引用,比如项目A引用项目B,然后又在项目B中来引用项目A,这样子会造成循环引用的,VS在添加引用时会提示循环引用的...

比如HoverTreeWeb项目添加了对HoverTree.KBLL项目的引用,则HoverTree.KBLL项目无法添加对HoverTreeWeb项目的引用。



多个项目中,一般有一个应用程序,多个类库。当然应用程序也有多个的情况。例如HoverTreeWeb项目就是web应用程序,其他项目,例如HoverTree.Model等,都是类库。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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