验证对象

验证对象

  • 2020年9月10日
  • 2分钟阅读

eXpress持久对象没有内置的验证逻辑。您可以重写IXPObject.OnSavingIXPObject.OnDeleting方法以实现验证逻辑。例如,这在执行“防御性编程”时执行各种检查很有用。不建议将保存对象的过程与业务逻辑混合在一起。

下面的示例演示如何防止将Name属性设置为空字符串。如果将此属性设置为空字符串,则XPO会引发RequiredPropertyValueMissing异常。

public class RequiredPropertyValueMissing: Exception {
    public RequiredPropertyValueMissing(XPObject theObject, string propertyName):
        base(String.Format("The {0} property of the {1} object with id {2} must have a value", 
          propertyName, theObject.GetType().Name, theObject.Oid)) {
    }
}

public class Company : Person {
public string Name {
    get { return fName; }
    set { SetPropertyValue(nameof(Name), ref fName, value); }
}
string fName = "";

    protected override void OnSaving() {
        if (Name == "")
          throw new RequiredPropertyValueMissing(this, nameof(Name));
    }
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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