日志记录到记事本

记录日志是常用的,以下是一个在指定目录下面按天穿件日志文件的公共类:

 1 /// <summary>
 2     /// 公用日志
 3     /// </summary>
 4     public class Log
 5     {
 6         private static string path = Environment.CurrentDirectory + @"/logs";
 7 
 8         public static void WriteLog(string functionName, Dictionary<string, string> param,double seconds)
 9         {
10             if (!Directory.Exists(path))//如果日志目录不存在就创建
11             {
12                 Directory.CreateDirectory(path);
13             }
14             string time = DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff");//获取当前系统时间
15             string filename = path + "/" + DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd") + ".log";//用日期对日志文件命名
16                                                                                         //创建或打开日志文件,向日志文件末尾追加记录
17             StreamWriter mySw = File.AppendText(filename);
18 
19             //向日志文件写入内容
20             StringBuilder write_content = new StringBuilder("/**************************************/\r\n记录日志时间:" + time + "\r\n执行方法:" + functionName + "\r\n执行耗时:" + seconds+"秒\r\n");
21             foreach (string item in param.Keys)
22             {
23                 write_content.Append(string.Format("{0}:{1}\r\n",item, param[item]));
24             }
25             write_content.Append("/**************************************/\r\n");
26             mySw.WriteLine(write_content);
27 
28             //关闭日志文件
29             mySw.Close();
30         }
31     }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/CarlBlogs/p/7404981.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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