在.NET平台如何实现快速的内存拷贝?

.NET技术 > .NET Framework [问题点数:20分,结帖人CSDN]
等级
本版专家分:10
结帖率 100%
等级
本版专家分:10
zengkun100

等级:

什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core?

什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念,这主要包括:CLS、CTS(CLI)、FCL、...

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的...

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储...

【转载】通俗易懂,什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core?

什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念,这主要包括:CLS、CTS(CLI)、FCL、...

3万字长文概述:通俗易懂告诉你什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core?

文章是原作者一字一字亲手码出来的,每天下班用休息时间写一点,持续了二十来天。且对于文章上下衔接、概念引入花了很多心思,致力让很多概念本文中显得通俗。

通俗易懂,什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core?

本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念,这主要包括:CLS、CTS(CLI)、FCL、Windows下CLR的相关核心组成、Windows...

3万字通俗易懂告诉你什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core?

通俗易懂,什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core? 什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐...

通俗易懂:什么是.NET?.NET Framework?.NET Core?(比较全面)

什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念,这主要包括:CLS、CTS(CLI)、FCL、...

通俗易懂,什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core? .Net Web开发技术栈...

通俗易懂,什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core? 什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子...

小甲鱼零基础入门学习python笔记

小甲鱼老师零基础入门学习Python全套资料百度云(包括小甲鱼零基础入门学习Python全套视频+全套源码+全套PPT课件+全套课后题及Python常用工具包链接、电子书籍等)请往我的资源... 000 愉快的开始 ...

VB.NET 序列化深拷贝

拷贝:引用成员拷贝时,仅被复制原对象中引用成员的地址引用到新生对象,使用复制后的新对象、 若更改引用成员内的值可能会影响源对象 ...浅拷贝在.NET中通常使用,System::Object::MemberwiseClone 直接进行快速

是什么优化让 .NET Core 性能飙升?

.NET Core(开放源代码,跨平台,x-copy可部署等)有许多令人兴奋的方面,其中最值得称赞的就是其性能了。本文主要介绍.NET Core中的一些性能改进,特别是.NET Core 2.0中的,重点介绍各个核心库的一些示例。

c++中内存拷贝函数(C++ memcpy)详解

原文链接http://blog.csdn.net/sszgg2006/article/details/7989404 原型:void*memcpy(void*dest, const void*src,unsigned int count);  功能:由src所指内存区域复制count个字节到dest所指内存...

C#也能做机器学习?基于.NET的AI智能应用市场还是一片“处女地”

导读:.NET 框架是由微软开发,致力于敏捷软件开发、快速应用开发、具平台无关性和网络透明化的软件框架,目前全球有 620 万开发者使用 .NET 开发程序。然而,开发者学习、开发和应用 AI 时,会发现市面上少有...

.NET Core部署到linux(CentOS)最全解决方案,常规篇

本文为大家介绍使用 .NET Core部署到Linux服务器的方法,通过本文你将了解到Linux虚拟机下的安装、Xshell,Xftp的使用方法、gitlinux下的交互使用以及.net corelinux下的发布与运行全过程,本文皆总结了一些...

.net core中的高效动态内存管理方案

.net core新增的System.Buffers中引入了一大堆高效内存管理的类,如span和memory、内存池。本文今天这里介绍一个高效动态内存访问方案。   ReadOnlySequenceSegment<T> 我们读取数据的过程,...

前端面试题

你做的页面哪些流览器测试过?这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西,Doctype,知道这是干什么的吗? 21 Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window...Microsoft.NET(以下简称.NET)框...

测试开发笔记

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试: 7 ...验收测试:(系统测试之后) 11 回归测试: 11 4.测试过程(干什么,怎么干) 12 5.各阶段输入、输出标准以及入口、出口准则:(测试阶段过程要素) 1...

软件测试面试题汇总

转载自: https://blog.csdn.net/koudaidai/article/details/7394126 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ..............................................................................................

MFC和.NET有是什么区别?

问题的中心点是问 C++中的 基于MFC和基于.NET开发出来的程序有啥不同吧? MFC是微软基础类(Microsoft Foundation Classes,MFC)来编写Windows应用程序的图像界面。MFC封装了用于GUI(图形用户界面)创建和控制的...

JDK核心JAVA源码解析(4) - 堆外内存、零拷贝、DirectByteBuffer以及针对于NIO中的FileChannel的思考

想写这个系列很久了,对自己也是个总结与...本篇文章针对堆外内存与DirectBuffer进行深入分析,了解Java对于堆外内存处理的机制,为下一篇文件IO做好准备 Java堆栈内存与堆外内存 首先我们扔出一个公式: ...

学习笔记(02):OpenGL-Pixel Buffer Object实现快速内存数据到显存数据的传输

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/3512/60838 glBindBuffer(GL_PIXEL_PACK_BUFFER,pbo) glReadPixel(0,0,width,height,GL_RGBA,GL_UNSIGNED_BYTE,0) 是通过DMA从显卡读取数据的,当发起指令向pbo句柄读...

汇编写的内存拷贝函数

void AsmCopyMemory(char *DESTION,char *SOURCE,unsigned int count) {  char *des=DESTION;  char *sou=SOURCE;  _asm  {  MOV ECX,count  MOV ESI,0  L1:

Tomcat面试题+http面试题+Nginx面试题+常见面试题

Tomcat面试题 1、Tomcat的缺省端口是多少?怎么修改? 答:缺省端口是8080,若要修改,可以进入Tomcat的安装目录下找到conf目录下的...修改它的运行模式需要主配置文件中找到connector字段中的protocol进行修改...

.Net 面试题整理(一)

程序中使用Main函数有什么需要注意的地方? Q:程序的入口函数!函数名字不能改变;一个程序中有且只有一个Main函数。 CLR是什么?程序集是什么?当运行一个程序集的时候,CLR做了什么事情? Q:Common Language ...

TensorFlow.NET 工业部署中的应用

前言深度学习训练的模型 如何快速工业应用中进行部署,这一直是工业领域深度学习技术应用的痛点。我们来看下TIOBE 2020年7月 的 TOP 10 编程语言排行榜:从上图中可以看到,...

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

相关热词 c# 调用exe返回值 c# 交互网站开发 c#串口协议解析 c#list 分页 c#日志记录 c#关键字 yield c# 实现ioc c#基于事件的多线程 c# tar 解压 c#延时1秒