建议2 使用默认转型方法

本文介绍了在.NET Framework中正确进行类型转换的方法,包括使用转换运算符、内置的Parse/ToString方法、帮助类提供的转换方法以及CLR支持的类型转换。

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对于如何正确的对类型实现转型也是程序员必须掌握的。对于FCL(Framework Class Library,即Framework类库。)提供的类型进行转型时,都应该使用FCL提供的转型方法。
包括:
使用类型的转型运算符。
使用类型的转型运算符,其实就是使用类型内部的一个方法。转换运算符分为两类:隐式转换和显示转换(强制转换)。基元类型普遍都提供了转换运算符,如:
int i=0;
float j=0;
j=i; //隐式转换
i=(int)j; //显示转换


所谓基元类型,是指编译器直接支持的数据类型,包括sbyte、byte、short、ushort、int、uint、long、ulong、char、float、double、bool、decimal、object、string。
用户自定义的类型也可以通过重载转换运算符的方式提供这一类转换,但是不建议这么做,破坏面向对象原则。
使用类型内置的Parse、TryParse,或者ToString、ToDouble等方法。
在FCL中,如果某个类经常需要进行转型操作,类型自身则会带有一些转型方法,比如从string转型为int,int本身就提供了Parse和TryParse方法。
使用帮助类提供的方法。
可以使用如System.Convert类、System.BitConvert类来进行类型转换。
Convert类提供了将一个基元类型转换为其他基元类型的方法,如ToBoolean、ToChar等。
BitConvert类提供了基元类型与字节数组之间相互转换的方法。
使用CLR支持的类型。
CLR支持的类型,其实就是基类和子类之间的相互转换。
// Animal是基类,Dog是子类
Animal animal;
Dog dog=new Dog();
animal=dog; //隐式转换
dog=(Animal)animal; //必须存在显示转换



内容概要:本文针对火电厂参与直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参与大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参与大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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