第一张贴(未完待续),vs2008项目安装和部署,5个问题100分。

jiuzhixiang001 2010-10-22 09:20:55
在下看了一个vs2008项目安装和部署的教程:http://www.cnblogs.com/soief/archive/2009/06/09/1499322.html

有几个疑问想请教下各位大侠。

问题一:第一步,自定义安装行为的类“CustomAction”,这个类应该是处理安装过程中的事件。如果是用注册码“cup+disk的序列号”,在这个类中应该怎样设置?

问题二:第二步,添加安装程序类。也不知道这个类有什么具体功能,只有这些代码。
using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Configuration.Install;
using System.Linq;


namespace CustomAction
{
[RunInstaller(true)] 这是什么意思?
public partial class MyInstallerClassDll : Installer
{
public MyInstallerClassDll()
{
InitializeComponent();
}
}
}

问题三:第三步,重写基类的函数。教程上说:“Commit Install OnAfterInstall OnAfterRollback OnAfterUninstall OnBeforeInstall OnBeforeRollback OnBeforeUninstall OnCommitted OnCommitting Rollback Uninstall
每个函数对应的是安装过程中的不同时期。

没找到这几个基类在哪?还是坐着自己写的类,添加进类库的?这几个类该怎样写,分别是什么样的功能?

问题4:第四步,新建Setup工程,但是“CustomAction”类和Setup工程是怎样联系起来的?生成的时候是不是要生成解决方案,而不只是只生成项目?

问题5:第五步,添加源程序文件。是不是要把被部署的项目下的Debug生成的文件全部添加进来?

问题有点多且细,还请各位大侠能多给小弟点指教,还会在出一张帖子,这样大家可以多拿点分。
(未完待续,请看下帖)
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z289830131 2010-10-23
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[Quote=引用 3 楼 wuyq11 的回复:]

自定义安装界面
RunInstallerAttribute.RunInstaller 属性
获取一个值,该值指示在程序集安装期间是否调用某安装程序
自定义安装操作
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.configuration.install.installer.onafterrollback(VS.85).aspx
添加主……
[/Quote] 顶..
bapiyang 2010-10-23
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雄起、。。。
千杯不醉-sen 2010-10-22
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等高手帮你解答吧。
wuyq11 2010-10-22
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自定义安装界面
RunInstallerAttribute.RunInstaller 属性
获取一个值,该值指示在程序集安装期间是否调用某安装程序
自定义安装操作
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.configuration.install.installer.onafterrollback(VS.85).aspx
添加主输出和内容文件
自定义操作
来自故乡的风 2010-10-22
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你的问题太高深了!
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性析部,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积、微参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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