CodeSmith使用技巧

本文介绍了如何使用C#实现选择文件夹路径的功能,并通过代码模板引擎来调用子模板进行循环输出,具体包括属性编辑器的配置及模板间的参数传递。
<pre class="csharp" name="code">1.如何将属性设置成选择一个文件夹的路径
[Editor(typeof(System.Windows.Forms.Design.FolderNameEditor), typeof(System.Drawing.Design.UITypeEditor))]


public string OutputDirectory

{

get {return _outputDirectory;}

set {_outputDirectory= value;}

}
2.怎样调用子模板
<pre class="csharp" name="code">1<%

2foreach (TableSchema table in SourceDatabase.Tables)

3{

4 OutputSubTemplate(table);

5}

6%>

7<script runat="template">

8private CodeTemplate _mySubTemplate;

9

10[Browsable(false)]

11public CodeTemplate MySubTemplate

12{

13 get

14 {

15 if (_mySubTemplate == null)

16 {

17 CodeTemplateCompiler compiler = new CodeTemplateCompiler(this.CodeTemplateInfo.DirectoryName + "MySubTemplate.cst");

18 compiler.Compile();

19 if (compiler.Errors.Count == 0)

20 {

21 _mySubTemplate = compiler.CreateInstance();

22 }

23 else

24 {

25 for (int i = 0; i < compiler.Errors.Count; i++)

26 {

27 Response.WriteLine(compiler.Errors[ i].ToString());

28 }

29 }

30 }

31 return _mySubTemplate;

32 }

33}

34

35public void OutputSubTemplate(TableSchema table)

36{

37 MySubTemplate.SetProperty("SourceTable", table);

38 MySubTemplate.SetProperty("IncludeDrop", false);

39 MySubTemplate.SetProperty("InsertPrefix", "Insert");

40 MySubTemplate.Render(Response);

41}

42</script></pre>
</pre>
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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