事件，委托，action与func文章不错的

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Unity-通过Action和Func来注册事件（event）
孙君的空间站
11-03 6166
Unity-通过Action和Func来注册事件（event） 目录 1.博文介绍 2.Action And Func<> 3.具体用法 4.资源下载 5.结语 1.博文介绍 利用Action 和 Func<>可以简化事件的声明过程，本篇文章只介绍通过Action 和 Func<>来注册事件。 2.Ac...
C#中Action、Func与Predicate委托总结
路虽远，行则必至！
06-19 1595
前言：在前面的博文中，我介绍了C#委托（Delegate），那么本博文，主要是对它的一些内容补充以及扩展。参考博文： 文章目录一、C#委托补充 一、C#委托补充 委托是引用类型，可以把它看作是用来存方法的一种类型。比如说类型string用来定义存取字符串的变量，那么委托类型delegate就可以用来定义存方法的变量。委托和类一样，是一种用户自定义类型。但类表示的是数据和方法的集合，而委托表示的是一个或多个方法的集合。你可以把delegate看作一个包含有序方法列表的对象，这些方法具有相同的签名和返回类型
深入理解C#委托、事件与Func/Action委托模式
weixin_33481022的博客
05-14 360
本文深入探讨了C#编程语言中委托、事件以及Func和Action委托模式的核心概念及其在实际编程中的应用。通过代码示例和细节分析，阐释了委托的创建、委托与接口的对比、委托的多播能力、委托的类型兼容性以及事件的内部工作机制和标准事件模式。
C# 委托与事件总结
萌宅鹿的技术小屋
12-11 2389
C# 中的委托和事件可以说是超级拦路虎了，一个不小心就容易让人直接放弃学习。最近几天花了点时间钻研了一下，查看了一些资料，希望做个总结。 我还达不到技术大佬的级别，主要就是做个**自我总结**，很推荐大家看一下我下面发的参考资料里的文章和视频，那些是真正的大佬产出的内容。
Action与func委托的区别有哪些
whaxrl的专栏
12-22 1360
 1、Func委托有5个重载形式,区别仅在于它所指向的方法的签名的参数个数，分别如下   Func Func Func unc Func 其中T,T1,..T4是委托指向的方法的参数的类型，TResult为方法的返回类型。   2、Action委托也有5个重载形式，分别如下   Action Action Action Action 其中T,T1,.
通过IL分析C#中的委托、事件、Func、Action、Predicate之间的区别与联系
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勿忘初心
05-04 1万+
一直以来都是对于事件与委托比较混淆，而且不太会用。找了个时间，总结了一下，感觉清晰了很多。 先说一下个人理解的结论吧：    delegate是C#中的一种类型，它实际上是一个能够持有对某个方法的引用的类。      delegate声明的变量与delegate声明的事件，并没有本质的区别，事件是在delegate声明变量的基础上包装而成的，类似于变量与属性的关系（在IL代码中可以看到每一个
C#委托：delegate、Action、Func
GGXO619的博客
08-28 234
委托的本质：理解1-将函数作为参数进行传递；理解2-是一种特殊的类型。使用步骤：1.声明委托；2.设置目标方法；3，调用委托。一、Delegate//泛型委托//泛型委托。
面试时，如何证明自己靠谱？.docx
最新发布
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面试时，如何证明自己靠谱？
脚本自动化运维实战项目2.cpp
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计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究（Matlab代码实现）
01-10
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究，利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性，通过鲁棒优化、场景生成（如Copula方法）、两阶段优化等手段，实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化，旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法（如BFO、CPO、PSO等）在调度与预测中的应用，并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员，熟悉Matlab编程和基本优化工具（如Yalmip）。; 使用场景及目标：①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法；②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持；③开展学术研究，如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议：建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料，先理解基础模型（如功率平衡、设备模型），再逐步深入不确定性建模与优化求解过程，注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景，并尝试复现关键案例以加深理解。
【水果质量检测】用于缺陷水果分选的机器学习算法研究（Matlab代码实现）
01-10
【水果质量检测】用于缺陷水果分选的机器学习算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“用于缺陷水果分选的机器学习算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了基于图像处理与机器学习技术的水果质量检测方法。研究重点在于利用图像识别技术提取水果表面特征，并通过分类算法实现对正常与缺陷水果的自动识别与分选，旨在提高农产品分拣效率与准确性。文中涉及图像预处理、特征提取、模型训练与分类预测等关键步骤，展示了完整的机器学习应用流程。; 适合人群：具备一定图像处理和机器学习基础知识，熟悉Matlab编程环境的科研人员、高校学生及农业自动化领域技术人员，尤其适合从事农产品质量检测相关课题的研究者。; 使用场景及目标：①应用于果蔬加工、冷链物流、智能农业等场景中的自动化分拣系统；②目标是构建高效、准确的缺陷水果识别模型，推动传统农业向智能化转型；③可用于教学示范或科研项目开发，帮助理解机器学习在实际工程中的落地过程。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注图像特征提取与分类器设计部分，同时可扩展尝试其他深度学习模型以提升检测精度。
【面向数据存储】面向设计数据的多模态存储架构设计：基于结构化、半结构化与非结构化数据的分层存储方案研究
01-10
内容概要：本文系统分析了DesignData（设计数据）的存储结构，围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性，提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案：关系型数据库适用于结构化元信息存储，具备强一致性与高效查询能力；文档型数据库适配半结构化数据，支持动态字段扩展与嵌套结构；对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求，具备高扩展性与低成本优势。同时，文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点，建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论，并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群：从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员，以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标：①为设计数据管理系统选型提供依据，合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储；②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系；③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议：此资源以实际应用场景为导向，结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解，建议读者结合自身业务数据特征，对比分析不同存储方案的适用边界，并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反（Simulink仿真实现）
01-10
【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了Ćuk转换器的工作原理及其在Simulink环境中的仿真实现，重点在于该转换器能够将输入的直流电压转换为极性相反的输出直流电压。文中详细阐述了Ćuk转换器的基本结构、工作模式以及电压反转机制，并通过Simulink搭建仿真模型，验证其在不同输入条件下的输出特性与稳定性，帮助读者深入理解该电路的能量传递过程和动态响应表现。; 适合人群：具备电力电子基础知识及相关仿真经验的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握Ćuk转换器实现电压反相的原理与应用场景；②学习利用Simulink进行电力电子电路建模与仿真的方法；③为从事DC-DC变换器设计、新能源系统开发等领域的科研与工程实践提供技术支持。; 阅读建议：建议结合Simulink软件动手搭建仿真模型，对照文档中的参数设置与运行结果进行验证，加深对电路工作机理的理解，同时可尝试调整元件参数以观察系统响应变化，提升实际应用能力。
Copula考虑风光联合出力和相关性的Copula场景生成（Matlab代码实现）
01-10
【Copula】考虑风光联合出力和相关性的Copula场景生成（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Copula理论生成考虑风能和太阳能联合出力及相关性的场景的Matlab代码实现方法。通过Copula函数建模风光出力之间的相关性结构，克服传统方法对边缘分布假设的局限性，有效捕捉两者间的非线性相关特征，进而生成具有统计一致性的多场景数据。该方法适用于不确定性分析、随机规划及电力系统调度等领域，能够为含高比例可再生能源的电力系统提供可靠的输入场景集。; 适合人群：具备一定电力系统背景知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源并网分析的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于可再生能源出力不确定性建模与场景生成；②支撑含风光互补系统的随机优化调度、风险评估与可靠性分析；③帮助研究人员掌握Copula在能源系统相关性建模中的实际应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解Copula建模流程，包括边缘分布拟合、相关性参数估计、联合分布构建与场景抽样等步骤，并通过实际数据进行验证与调参，以提升对风光相关性建模的理解与应用能力。
java开发oa办公系统源码-OAsys
01-10
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/dbe84fb4e738 java语言环境下构建的oa办公系统源代码oasys（办公自动化系统）办公自动化（OA）系统主要针对组织内部的日常运营与管理，是员工与管理层高频次使用的应用软件，能够显著提升企业的办公效能。 1.项目概述oasys是一个办公自动化系统，通过Maven实施项目管理，采用springboot框架构建的项目，选用mysql作为底层数据库，前端运用freemarker模板引擎，并借助Bootstrap作为前端用户界面框架，同时整合了jpa、mybatis等框架。 对于刚开始学习springboot的学员来说，这是一个极好的实践项目，若想在此平台上进一步扩充OA功能，同样是一个理想的起点。 2.框架说明项目构造前端技术标识版本来源freemarker模板引擎springboot1.5.6.RELEASE集成版Bootstrap前端用户界面框架3.3.7官方Jquery便捷JavaScript框架1.11.3kindeditor网页内容编辑器4.1.10My97DatePicker日期选择组件4.8Beta4后端技术标识版本出处SpringBootSpringBoot框架1.5.6.RELEASE官方
2IP地址-测试用例.pdf
01-10
2IP地址-测试用例
RFID指纹人脸识别技术
01-10
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/6208c60fd188 以RFID技术为支撑的指纹与面部双重生物识别方案，已成为当代门禁系统安全性能提升的关键象征，该方案综合运用了指纹确认和面部确认两种生物识别手段，旨在构建更为严密的防护屏障。 射频识别（Radio Frequency Identification）技术在此过程中承担着数据交互与身份核实的重要辅助角色，促使门禁系统展现出更高的智能化水平与运行效能。 **一、指纹门禁系统**指纹门禁系统依托于个体指纹的特异性进行身份核实，其特征具有不可替代性和不可复制的属性。 系统运用了前沿的数字图像处理方法、生物识别运算逻辑以及数字信号处理（Digital Signal Processing）技术，从而保障了门禁操控的安全性。 使用者只需将手指放置于指纹感应装置上，系统便能迅速且精准地完成身份核实。 此类系统不仅强化了安全性，还规避了传统钥匙、IC卡或密码锁可能遭遇的遗失、盗用或被破解等问题，并且通过与屏幕汉字显示功能的结合，进一步强化了门禁系统的防护能力，实现了安全管理模式的现代化。 **二、面部门禁系统**面部识别，亦称作人脸识别，是一种通过剖析个体面部特征进行身份判定的技术。 该技术可分为常规视频捕捉分析与热成像技术两种实施路径。 常规视频捕捉分析借助摄像头获取并解析面部特征，而在光线不足或完全黑暗的环境中，热成像技术则通过探测面部血液散发的热能形成面部影像，即便在无光状态下亦可正常运作。 面部识别技术在企业、住宅安保以及公共安全等多个领域得到了普遍应用，为无需物理接触的身份核实提供了有效途径。 **指纹识别技术的长处与应用**1. **独特性**：个体指纹具有唯一性，为身份核实提供了坚实的依据。 2. **稳定...
基于python实现生成随机三维点，应用随机刚性旋转，使用cv2.solvePnP函数进行姿态解算，并进行重投影误差比较+源码（毕业设计&课程设计&项目开发）
01-10
基于python实现生成随机三维点，应用随机刚性旋转，使用cv2.solvePnP函数进行姿态解算，并进行重投影误差比较+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用 输入相机内参 输入相机外参 输入相机畸变参数 生成原始随机三维坐标点 生成随机旋转矩阵 生成随机平移向量 对原始点施加变换矩阵 将变换后的点投影到图像坐标系下 利用投影点进行cv2.solvePnP解算(AP3P,P3P,EPnP) 保存所有数据(原始点、旋转矩阵、平移向量、变换点、投影点、解算旋转矩阵、解算平移向量、重投影误差) data_review.py: 读取保存数据 输入想要验证的数据 打印 picture: 将三种PnP算法的重投影误差绘表
jmeter性能测试报告.docx
01-10
jmeter性能测试报告
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