各位高手来看看啊~~ref问题!

chenlm 2004-01-13 11:00:33
class a
{
[Serializable()]public class OurWebControl
{..................}
[Serializable()]public class OurHyperLink:OurWebControl
{..................}
public OurWebControl BindControl(ref OurWebControl _owc,MemoryStream _stream)
{..................}
}

class b:a
{
OurHyperLink testlink = new OurHyperLink("testlink");
public MemoryStream button2_Click(MemoryStream _stream)
{
BindControl(ref testlink ,_stream);//这儿错,错误提示见下
testlink.Text = "ok????????????";
return GetMemoryStream();
}
}


与“OurClass.OurBaseClass.BindControl(ref OurClass.OurWebControl, System.IO.MemoryStream)”最匹配的重载方法具有一些无效参数
参数“1” : 无法从“ref OurClass.OurHyperLink”转换为“ref OurClass.OurWebControl”
...全文
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chenlm 2004-01-14
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OurHyperLink testlink = new OurHyperLink("testlink");

这个我不想改,改成 OurWebControl testlink = new OurHyperLink("testlink");反而麻烦
xueqs 2004-01-13
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chenlm 2004-01-13
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BindControl(ref ((OurWebControl)testlink) ,_stream);//这儿错,错误提示见下

强制转换没用的

去掉ref就不是引用了,我试过拉~~

我必须要用引用阿~~
f2k 2004-01-13
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C#好像和Java不一样,这种情况下类型不能自动转换,需要强制转换。你试一下吧。
leonpard 2004-01-13
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ref是没有办法进行“子类”->“父类”转换的,而且强制也不行。
实际上在C#中对于类对象来说已经没有必要使用ref了。只需要把ref去掉,对象的传递依然是“引用”。ref目前我的看法是只对基本类型有用,比如int,long,char,虽然实际上他们也是对象,只不过在这个问题上和其他类对象有所区别。
IamBM 2004-01-13
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class b:a
{
OurWebControl testlink = (OurWebControl)(new OurHyperLink("testlink"));
public MemoryStream button2_Click(MemoryStream _stream)
{
BindControl(ref testlink ,_stream);//这儿错,错误提示见下
testlink.Text = "ok????????????";
return GetMemoryStream();
}
}
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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