C# 迭代器

一、迭代器的介绍

   迭代器大家可以想象成数据库的游标,即一个集合中的某个位置,C# 1.0中使用foreach语句实现了访问迭代器的内置支持,使用foreach使我们遍历集合更加容易(比使用for语句更加方便,并且也更加容易理解),foreach被编译后会调用GetEnumerator来返回一个迭代器,也就是一个集合中的初始位置(foreach其实也相当于是一个语法糖,把复杂的生成代码工作交给编译器去执行)。

二、迭代器的实现

namespace EventDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Friends friendcollection = new Friends();
            foreach (Friend f in friendcollection)
            {
                Console.WriteLine(f.Name);
            }

            Console.Read();
        }
    }

    /// <summary>
    ///  朋友类
    /// </summary>
    public class Friend
    {
        private string name;
        public string Name
        {
            get { return name; }
            set { name = value; }
        }
        public Friend(string name)
        {
            this.name = name;
        }
    }

    /// <summary>
    ///   朋友集合
    /// </summary>
    public class Friends : IEnumerable
    {
        private Friend[] friendarray;

        public Friends()
        {
            friendarray = new Friend[]
            {
                new Friend("张三"),
                new Friend("李四"),
                new Friend("王五")
            };
        }

        // 索引器
        public Friend this[int index]
        {
            get { return friendarray[index]; }
        }

        public int Count
        {
            get { return friendarray.Length; }
        }

        // C# 2.0中简化迭代器的实现
        public IEnumerator GetEnumerator()
        {
            for (int index = 0; index < friendarray.Length; index++)
            {
                // 这样就不需要额外定义一个FriendIterator迭代器来实现IEnumerator
                // 在C# 2.0中只需要使用下面语句就可以实现一个迭代器
                yield return friendarray[index];
            }
        }
    }
}



基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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