哪位大虾有freemarker的例子，后台用C#写的，急！

woshifou 2009-12-11 07:24:12

刚接触这个模板引擎，网上找了很多都是java的例子，希望大虾们传我个C#例子，邮箱：automation124@163.com，先谢了。

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woshifou 2009-12-11

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[Quote=引用 3 楼 wuyq11 的回复:]
C# 中使用NVelocity，asp.net mvc
[/Quote]
我现在就是用的MVC框架，应该是不是Velocity，你有没有个实例？

wuyq11 2009-12-11

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C# 中使用NVelocity，asp.net mvc

zagj22 2009-12-11

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红街咖啡 2009-12-11

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内容概要：本文围绕基于Wasserstein生成对抗网络（W-GAN）的光伏场景生成程序展开研究，提出了一种利用W-GAN生成高精度、高波动性光伏出力场景的方法，以应对新能源发电中的不确定性挑战。研究通过构建生成器与判别器之间的对抗训练机制，有效捕捉光伏出力的时间序列特征与统计分布规律，生成符合实际运行条件的多样化场景数据，弥补实测数据稀缺问题。相较于传统GAN，W-GAN引入Wasserstein距离作为损失函数，显著提升了模型训练的稳定性与梯度传播的连续性，增强了生成样本的质量与多样性。文中还提供了完整的Python代码实现，便于读者复现与拓展。; 适合人群：具备一定Python编程能力、深度学习基础的研究生、科研人员，以及从事新能源电力系统规划、优化调度、不确定性建模等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统中可再生能源出力的不确定性建模与风险评估；②支撑微电网、综合能源系统等场景下的随机优化、鲁棒优化与分布鲁棒优化研究；③为风光互补系统、储能配置、需求响应等应用提供高质量、多样化的输入场景；④帮助研究人员掌握深度学习在能源时序数据生成中的前沿应用，推动模型迁移至风电、负荷等其他场景生成任务。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行动手实践，深入理解W-GAN的网络架构设计、损失函数构造、训练技巧及超参数调优策略，重点关注Wasserstein距离在缓解模式崩溃与梯度消失问题中的作用，并尝试将该框架拓展至多变量、多站点或多能源联合场景生成，提升模型的泛化能力与工程实用价值。

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