1、深入探索 .NET 5:特性、迁移与机器学习集成

深入探索 .NET 5:特性、迁移与机器学习集成

1. .NET 5 简介

.NET 是一个拥有 20 年历史的成功框架,有无数开发者使用它构建各类应用和解决方案。.NET 5 不仅仅是对先前版本的迭代,它代表了 .NET 技术的未来,旨在所有平台和设备上以一致的功能和语言特性运行。它融合了 .NET Framework 久经考验的可靠性和适应性,以及 .NET Core 的开源、跨平台、快速和以云为先的理念,满足了现代应用开发不断变化的需求。

2. .NET 5 新特性与能力
  • .NET 演变 :了解 .NET 技术的发展历程,有助于理解 .NET 5 在其中的定位。不同版本的 .NET 有着各自的特点和优势。
  • 应用类型 :使用 .NET 可以开发多种类型的应用,具体如下表所示:
    | 应用类型 | 说明 |
    | ---- | ---- |
    | Web 应用 | 构建动态网站和 Web 服务 |
    | 移动开发 | 开发跨平台移动应用 |
    | 桌面应用 | 创建 Windows、macOS 和 Linux 上的桌面程序 |
    | 物联网 | 实现物联网设备的连接和管理 |
    | 云原生开发与微服务 | 构建可扩展的云原生应用和微服务架构 |
    | 机器学习 | 利用 ML.NET 进行机器学习开发 |
  • .NET 5 亮点特性
    • 自包含应用 :应用可以包含其所需的所有依
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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