C#冒泡排序

using System;  

02 using System.Collections.Generic;  

03 using System.Linq;  

04 using System.Text;  

05    

06 namespace 冒泡排序  

07 {  

08     class Program  

09     {  

10    

11        //冒泡口诀:两for一if,小三来做主  

12    

13         static void Main(string[] args)  

14         {  

15             int[] num = {10,25,36,45,86,92,12,43,66,75 }; //定义一个数组  

16             int temp = num[0]; //定义第三变量,进行比较  

17             for (int i = 0; i < num.Length-1; i++)  //遍历这个数组的元素  

18             {  

19                 for (int j  = 0; j < num.Length-1-i; j++)  

20                 {  

21                     if (num[j+1]>num[j]) //把第一个和第二个进行比较,以此类推  

22                     {  

23                         temp = num[j + 1];   //交换变量  

24                         num[j + 1] = num[j];  

25                         num[j] = temp;  

26                     }  

27                 }  

28             }  

29             for (int i = 0; i < num.Length; i++)//遍历这个排序好的数组,进行输出!  

30             {  

31                 Console.Write(num[i]+" ");  

32             }  

33                

34             Console.ReadKey();  

35         }  

36     }  

37 } 

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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