4.0新特性中的Tuple

本文介绍如何使用Tuple来简化轻量级数据结构的创建过程,特别是在数据传递时的应用。通过示例展示了Tuple在C#中作为返回值类型的使用方法,并提供了具体的代码实现。

Tuple不用为了 一些简单的结构或对象而去新建一个类了。
注意的是tuple最多支持8个成员,注意第8个成员很特殊,如果有8个成员,第8个必须是嵌套的tuple类型。

列如:Tuple<string, int, int, int, int, int, int, Tuple<int, int, int>>  红色部分是第8个。

第8个元素使用方法:对象.Rest.Item1,对象.Rest.Item2


我们使用Tuple来完成一次简单数据集的传递工作。

将Tuple作为返回值

public List<Tuple<int,string,DateTime>> GetUsers(){ 

  string sql="select ID,Name,CreateTime from Tbl_Users";

using (SqlDataReader r = SqlHelper.ExecuteReader(Connections.AdminDBConString, CommandType.Text, sql))   

 {             

        List<Tuple<int,string,DateTime>> list = new List<Tuple<int,string,DateTime>>(); 

              while (r.Read()) 

              { 

                  Tuple<int,string,DateTime> t = new Tuple<int,string,DateTime>(Convert.ToInt32(r[0]),r[1].ToString(),Convert.ToDatetime(r[2])); 

                  list.Add(t);

                } 

              return list; 

          }

}

使用也非常方便:

List<Tuple<int,string,datetime>> list=GetUsers();

foreach(Tuple<int,string,datetime> t in list)

 Console.write(t.Item1);//ID 

 Console.write(t.Item2);//Name

   Console.write(t.Item3);//CreateTime

}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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