.NET4 以旧方式捕获异常

本文介绍如何通过修改配置文件和使用HandleProcessCorruptedStateExceptions属性来调整.NET程序中的异常处理方式,确保应用程序能够捕获到破坏性的异常。

1.   在托管程序的.config文件里,启用legacyCorruptedStateExceptionsPolicy这个属性,即简化的.config文件类似下面的文件:

App.config:

<?xml version="1.0"?> 
<configuration> 
 <startup> 
   <supportedRuntime version="v4.0" sku=".NETFramework,Version=v4.0"/> 
 </startup> 
    <runtime> 
      <legacyCorruptedStateExceptionsPolicy enabled="true" /> 
    </runtime> 
</configuration> 

这个设置告诉CLR 4.0,整个.NET程序都要使用老的异常捕捉机制。

2.  在需要捕捉破坏性异常的函数外面加一个HandleProcessCorruptedStateExceptions属性,这个属性只控制一个函数,对托管程序的其他函数没有影响,例如:

[HandleProcessCorruptedStateExceptions]     
static void Main(string[] args) {     
  try     {          
 TestMethod();     
  }       
catch (Exception e)    
   {           
Console.WriteLine("Catching exception: {0}", e);   
    } } 
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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