net反射机实例说明

本文介绍.NET反射机制的应用,包括加载程序集、获取类类型、创建实例及调用方法。通过实例演示了反射机制如何实现代码的灵活性。

.net反射机制为创建对象和调用其他方法提供了替代方案。比如为了提高代码的灵活性。但是问题确是我们要编写更多的代码来实现。
使用反射机制是有一些缺点的。其最大的缺点就是编译器无法对对象进行类型检查,此时IDE的智能感知将无能为力。但是他的真正优势又在什么地方呢?它提供了一种手段,将指定具体类推迟到了运行时刻。
使用反射机制调用方法的四步曲:
1 加载程序集
2 获取类的类型
3 创建该类的实例
4 调用该实例的方法
System.Reflection.Assembly类中有两个静态方法Assembly.Load(string assemblyName)和Assembly.LoadFrom(string fileName)来把程序集加载到应用程序序域中。
PS:在。NET中当一个对象被创建时,幕后到底发生了什么?当我们运行某一个应用程序时,.NET CLR会首先创建一个应用程序域来容纳这个应用程序,接着将应该引用的程序集加载到应用程序域中。其中MSCorLib.dll是一个程序集,它包含了很 多系统命名空间及其子命名空间中的类:System;System.Text,System.IO等。该程序集合中。然后CLR加载正在运行的应用程序所 属的程序集。
DEMO:

(1)namespace ClassLibrarySport

{

    public abstract class Sport

    {

        protected string name;

        public abstract string GetName();

        public abstract string GetDuration();

    }

}

= = = = = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = =

(2)namespace ClassLibrarySomeSports // 该项目添加了对(1)的引用

{

    public class Football : ClassLibrarySport.Sport

    {

        public Football()

        {

            name = "Football" ;

        }

        public override string GetName()

        {

            return name;

        }

        public override string GetDuration()

        {

            return "four 15 minute quarters" ;

        }

    }

}

= = = = = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = =

(3)namespace ConsoleAssemblyTest // 该项目添加了对(1)的引用

{

    class Program

    {

        static void Main(string [] args)

        {

            Assembly assembly = Assembly .LoadFrom(@"E:"ClassLibrarySomeSports"

bin"Debug"ClassLibrarySomeSports.dll" );

            Type [] types = assembly.GetTypes();

            Console .WriteLine("Get Type From ClassLibrarySomeSports.dll:" );

            for (int i = 0; i < types.Length; i++)

            {

                Console .WriteLine(types[i].Name);

            }

            // 使用GetConstructor()方法获取对应类型的构造器,从而构造出该类型的对象

            Console .WriteLine("Use Method GetConstructor():" );

            ConstructorInfo ci = types[0].GetConstructor(new Type [0]);

            ClassLibrarySport.Sport sport = (ClassLibrarySport.Sport )ci.Invoke(new object [0]);

            Console .WriteLine(sport.GetName() + " has " + sport.GetDuration());

            // 使用Activator.CreateInstance()方法构造出该类型的对象

// 使用assembly.CreateInstance()返回为null,??

            Console .WriteLine("Use Method CreateInstance():" );

            ClassLibrarySport.Sport sport1 = (ClassLibrarySport.Sport )

Activator .CreateInstance(types[0]);

            Console .WriteLine(sport1.GetName() + " has " + sport1.GetDuration());

            // 反射指定类型中的名称为“GetDuration”的方法,通过Invoke()方法执行该方法

            object objSport = Activator .CreateInstance(types[0]);

            MethodInfo method = types[0].GetMethod("GetDuration" );

            object o = method.Invoke(objSport, new object [0]);

            Console .WriteLine(o as string );

            Console .Read();

        }

    }

}

= = = = = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = == = =

Output:

Get Type From ClassLibrarySomeSports.dll:

Football

Use Method GetConstructor():

Football has four 15 minute quarters

Use Method CreateInstance():

Football has four 15 minute quarters

four 15 minute quarters

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和器学习基础,从事械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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