3、.NET 5 特性与能力全解析

.NET 5 特性与能力全解析

1. .NET 的多样化应用领域
  • 物联网(IoT) :如今,边缘计算在日常生活中的应用愈发广泛,从家庭设施、水管到汽车、飞机发动机等。.NET Core 通过 Azure 基础设施产品以及适用于运行 Windows 10 IoT Core 的 IoT 设备的 UWP 框架,为 IoT 开发提供了广泛支持。此外,它还支持 Linux 上的 ARM64,并且有 ARM64 的 Docker 镜像,甚至为树莓派添加了 GPIO 支持。
  • 云原生开发与微服务 :借助 .NET Core 技术,可实现 Azure 上所有可用的应用程序部署类型。它直接支持各种无服务器、事件流、容器化等跨平台应用。.NET Core 全力支持并推动基于微服务架构的开发,全面支持 Windows 以及 Linux Docker 容器来实现微服务,同时完全适配 Kubernetes 作为容器编排器。它支持通过 gRPC 协议进行点对点通信,以及通过各种消息模式进行异步通信。
  • 机器学习 :.NET Core 支持通过 ML.NET 执行机器学习,ML.NET 是一个开源的跨平台机器学习框架。它允许使用 C# 或 F# 为多种机器学习场景创建自定义机器学习模型,并进行训练和构建。
2. Visual Studio 解决方案模板

Visual Studio 2019 提供了一些实用的解决方案模板,可生成常见应用开发的样板代码,这些模板适用于 .NET Core 和 .NET 5。通过项目属性,可轻松

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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