如何根据传入的方法名称(字符串)调用相应方法

orxor 2011-09-01 08:54:21

pulibc InvokeMothod(String ClassName, String MethodName)
{
调用ClassName类的MethodName方法
}

谢谢!


委托可以实现吗?
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orxor 2011-09-01
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上面错了。重来


/// <summary>
/// the English speaker.
/// </summary>
/// <param name="name">The name.</param>
public void EnglishSpeaker(string name)
{
Console.WriteLine(
string.Format("Hello my name is {0} and I am English speaker.\n", name));
}

/// <summary>
/// the Chineses speaker.
/// </summary>
public void ChineseSpeaker(string name)
{
Console.WriteLine(
string.Format("您好我的名字叫{0},我是讲普通话的。\n", name));
}

/// <summary>
/// Define speak delegate.
/// </summary>
/// <param name="name"></param>
private delegate void SpeakDelegate(string name);


/// <summary>
/// The base say function.
/// </summary>
/// <param name="name">The name.</param>
/// <param name="speaker">The speaker.</param>
private static void Say(string name, SpeakDelegate speaker)
{
///Inoke the speaker function.
speaker(name);
}


///传递函数名进行委托方法绑定
Program.Say("钧航", ChineseSpeaker);
Program.Say("JK.Rush", EnglishSpeaker);






上面代码是正常的一个委托实例。
我想这样实现,后面的委托函数名 也是字符串,动态调用,怎么实现?
Program.Say("钧航", "ChineseSpeaker");
orxor 2011-09-01
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举个例子


/// <summary> /// the English speaker. /// </summary> /// <param name="name">The name.</param> public void EnglishSpeaker(string name) { Console.WriteLine( string.Format("Hello my name is {0} and I am English speaker.\n", name)); } /// <summary> /// the Chineses speaker. /// </summary> public void ChineseSpeaker(string name) { Console.WriteLine( string.Format("您好我的名字叫{0},我是讲普通话的。\n", name)); }
PerDign 2011-09-01
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委托可以实现 只不过 既然是委托何必调用呢?
bdmh 2011-09-01
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绝对的反射
比如
this.GetType().GetMethod("aaaaa"),这个找到this的aaaaa方法,然后去invoke
wuhuabucai 2011-09-01
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根据ClassName 创建实例
获取ClassName实例的 的Type
根据MethodName反射出Method
调用
潘少博 2011-09-01
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反射!
orxor 2011-09-01
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再顶,在线等
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

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