一种较为严谨的编程风格

</pre><pre name="code" class="csharp"><span style="font-size:14px;">using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace web_bst
{
    /// <summary>
    /// 《一种较为严谨的编程风格》
    /// --------------------------------------------------------------------------
    /// 观点1:函数中的参数高于属性的定义,属性可以没有,只是作为一种存储变量的位置
    /// 观点2:属性目的:表征一类事物共有的特征+读写过程封装
    /// 特征:所有引用的内容,都参数化,函数体中连属性也不引用
    /// 进化:属性很少的类,属性很有规律的类,一组完全的API接口
    /// --------------------------------------------------------------------------
    /// 好处1:可以按函数级别直接拷贝到其他位置
    /// 好处2:传递属性的位置也可以传入非属性的值(这在某些情况下也是优点)
    /// --------------------------------------------------------------------------
    /// 要求1:对函数中引用的属性参数特别标记,指示它也是属性
    /// 要求2:函数体中如果需要引用属性了,分三种情况:
    ///        a、属性根据现有参数,是可以求出来的,属性展开
    ///        b、属性不可推导,就加参数代替(一般是入参)
    ///        c、对属性修改作为后置条件的,用出参(感觉不太好)
    /// --------------------------------------------------------------------------
    /// 另一方面,在调用函数之前设定属性,以及调用函数之后从属性获取,也都是经典的方式
    /// </summary>
    public partial class aaa : System.Web.UI.Page
    {
        protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            
        }

        /// <summary>
        /// 不使用属性的函数
        /// </summary>
        /// <param name="a"></param>
        /// <param name="b"></param>
        public void aaa(int a, string b)
        {

        }

        /// <summary>
        /// 使用了属性kkk的函数
        /// </summary>
        /// <param name="c"></param>
        /// <param name="d"></param>
        /// <param name="prop_kkk"></param>
        public void bbb(int c, string d, int prop_kkk)
        {

        }

        /// <summary>
        /// 使用了属性xxx的函数
        /// </summary>
        /// <param name="x"></param>
        /// <param name="b"></param>
        /// <param name="d"></param>
        /// <param name="prop_xxx"></param>
        public void ccc(string x, int b, bool d, string prop_xxx)
        {

        }

        public void mehto1(int i, string str, out string prop_ppp)
        {
            prop_ppp = "go";
        }
    

        public int kkk
        {
            get
            {
                return 0;
            }
            set;
        }

        public int ppp
        {
            get
            {
                return 3;
            }
            set;
        }

        public string xxx
        {
            get
            {
                return "hi";
            }
            set;
        }

        public void Test()
        {
            aaa inst = new aaa();
            inst.ppp = 345;
            inst.kkk = 654;
            inst.xxx = "hi,job";
            inst.aaa(1, "33");
            inst.bbb(1, "hji", 3);
            inst.ccc("s", 34, true, "sstr");
        }
    }
}</span>

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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