NET高级知识点视频,委托,正则,序列化,反射,拉姆达,事件,xml等,资源长期有效

红根杂草（Amaranthus retroflexus L.）是一种有害杂草，会影响全世界的棉花（陆地棉）的生长和产量。 能够从棉花中区分出红根杂草，将有助于生产者和农作物顾问更好地实施用于抑制和控制它的策略。 杂草和作物冠层的高光谱反射特性已用于区分它们。 目前，尚无有关高光谱数据用于区分红根杂草与不同叶形棉花的信息。 积极的结果将进一步支持遥感技术的应用，以区分红根杂草和棉花。 目的是比较红根杂草的冠层高光谱反射率与秋葵和超级秋葵叶棉的冠层高光谱反射率，并确定光谱反射率特性存在差异的光谱区域。 在2019年5月6日至6月27日使用分光辐射计获得了红根杂草和棉花的高光谱反射率测量结果。该研究使用了温室中生长的植物。 通过方差分析（p≤0.05）和Dunnett检验（p≤0.05）评估了162个10 nm波段（400-2350 nm光谱范围），以确定可用于从中分离红根杂草的波段秋葵叶和超级秋葵叶棉。 以下两个波段在两个日期上均能区分红根杂草和秋葵叶棉：420 nm，510-650 nm，690-740 nm和2000-2010 nm； 然而，从红秋葵叶棉中分离出红根杂草的两个日期均鉴定

该论文随N变化部分的代码

基于多波束声纳数据与反射模型的水下地形重建，顾晨，黄微，利用多波束声纳数据重建水下地形，构建高空间分辨率的数字高程模型（DEM）对于在复杂水下区域的物质勘探、目标检测等方面有重要实

c# 基于反射、自定义特性、Web Services、xml序列化的应用实例 ！

我们扩展了先前的工作（在D = 2上），以给出D = 4和D = 6尺寸的ΦD3大N矩阵模型（或重新归一化的Kontsevich模型）的精确解。 与D = 2相比，归纳证明和困难的组合没有变化，但是根据Zimmermann执行的重归一化要涉及得多。 作为主要结果，我们证明了由ΦD3-QFT模型在Moyal空间上产生的Schwinger 2点函数满足实际耦合常数，D = 4和D = 6维度上的反射正性。 关联的Wightman 2点函数的Källén-Lehmann质谱描述了一个散射部分| p |2≥2μ2和一个孤立的加宽的质量壳| p | 2 =μ2。

利用反射sql 动态增/删/改/查 C#

反射，自定义特性，动态创建菜单，调用方法

自己总结的java反射机制的笔记，绘制了详细的思维导图，每个思维导图中均有详细的博文解释，方便大家学习和理解，免费分享给大家。适合java的爱好者和学习者

轻量级数据访问类，采用反射工厂模式支持多种数据库的访问，实现了数据库的常规访问、存储过程调用、事务处理等功能。可用于不同用途的数据库系统开发。 代码和使用文档均为本人自己编写，仅用于交流研究，若有错误和不足希望大家指正或提出更佳方案。