《.NET 4.0面向对象编程漫谈》勘误表(2011年1月14日更新)

本书作者汇总了《.NET4.0面向对象编程漫谈》一书中的错误与疏漏,并在此提供了详细的勘误表。勘误内容涉及多个章节,包括方法定义、代码示例和接口声明等。

《.NET 4.0面向对象编程漫谈》勘误表

《.NET 4.0面向对象编程漫谈》一书自出版以来,热心读者相继给我发来了邮件,指出了书中存在的一些错误与疏漏,特将其汇总于此,以方便读者查阅。

读者对本书的认可给我以很大的激励,我将努力为大家奉献更高质量的技术书籍和文章。

谢谢读者!

注: 修改的地方以红色 突出显示。

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《基础篇》

《第1章 .NET面向对象编程基础》

  • P18页 MathOpt类中漏掉了Add方法的的另一个重载形式,正确的应该为:

class MathOpt
{
//整数相加
public int Add(int x, int y)
{
return x + y;
}
//浮点数相加
public double Add(double x, double y)
{
return x + y;
}

}

《第2章 数据类型趣谈》

  • P39页,凡代码中的出现的“i”,均改为num,如:

int num = 123;
object obj = num ;

正文中出现的“o”,应该为“obj”,例如:

“很明显,第2句代码将值类型的数据“123”放到了一个object类型的变量obj 中,……”

  • P44页 StringBuilder 代替String的示例代码,其中最后的 sb.ToString() 应该改为 buffer.ToString()

//……

String result = buffer .ToString();

《第4章 继承与多态》

  • P105页,页面中部,原文:

public interface IComparer<int T> { ……}

应该去掉上面的“t”,改为:

public interface IComparer<in T> { ……}


《第8章 神奇的委托》

  • P180 主窗体的构造函数应该为:

public frmMain()
{
InitializeComponent();
frmOther frm = new frmOther();
frm.recorder = this.Record ; //向从窗体的委托变量赋值
frm.Show();
}

《第14章》 对象间的协作与信息交换

  • P311页

“对于图15-5 (应改为“图14-5 ”)所示的极端情况,可以有很多的方案,……”

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《应用篇》

《第17章》 线程同步与并发访问共享资源

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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