29、深入了解ASP.NET Core MVC中的Razor视图

深入了解ASP.NET Core MVC中的Razor视图

1. Razor视图概述

ASP.NET Core MVC使用Razor语言来定义视图中的HTML模板。Razor视图文件会在首次使用、应用程序构建或发布时编译成.NET类。默认情况下,每次构建和发布时都会进行预编译,但可以通过在Web应用程序项目文件中添加以下代码来更改此行为:

<PropertyGroup>
  <TargetFramework>netcoreapp3.0</TargetFramework>
  <!-- add code below -->
  <RazorCompileOnBuild>false</RazorCompileOnBuild>
  <RazorCompileOnPublish>false</RazorCompileOnPublish>
  <!-- end of code to add -->
    ...
</PropertyGroup>

也可以通过选择Razor视图库项目,将视图预编译到视图库中。编译后,视图仍与其路径相关联,路径成为其全名。每个控制器在Views文件夹下都有一个同名的关联文件夹,该文件夹应包含该控制器使用的所有视图。控制器通过View方法引用视图时,使用不带 .cshtml 扩展名的路径。如果路径以 / 开头,则该路径相对于应用程序根目录;否则,首先将其解释为相对于控制器关联的文件夹,如果在该文件夹中未找到视图,

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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