您可以通过以下两种方法释放 System.Threading.Timer 对象:

1. 等待 Timer 处理完当前的工作并释放资源

    在 Timer 对象的回调方法中,您可以调用 Timer.Change 方法来更改定时器的参数,例如将定时器的 dueTime 和 period 设置为 Timeout.Infinite,以强制定时器停止。这样,当定时器的回调方法执行完成后,系统会自动释放相应的资源。以下是一个示例代码:

using System;
using System.Threading;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建一个新的 Timer 对象,每隔 1 秒执行一次回调方法
        Timer timer = new Timer(
            (state) => Console.WriteLine("定时器执行了一次。"),
            null,
            TimeSpan.FromSeconds(0),
            TimeSpan.FromSeconds(1));

        Console.ReadLine();

        // 在回调方法中更改定时器参数,以强制停止定时器并释放资源
        timer.Change(Timeout.InfiniteTimeSpan, Timeout.InfiniteTimeSpan);
    }
}

2. 手动释放 Timer 对象

    如果您需要在定时器执行之前或之后立即释放其资源,可以调用 Timer.Dispose 方法手动释放 Timer 对象。以下是一个示例代码:

    using System;
    using System.Threading;

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 创建一个新的 Timer 对象,每隔 1 秒执行一次回调方法
            Timer timer = new Timer(
                (state) => Console.WriteLine("定时器执行了一次。"),
                null,
                TimeSpan.FromSeconds(0),
                TimeSpan.FromSeconds(1));

            Console.ReadLine();

            // 手动调用 Dispose 方法释放 Timer 对象
            timer.Dispose();
        }
    }
   

    注意,如果您选择手动释放 Timer 对象,应确保在回调方法已经完成后才释放 Timer 对象,否则会导致回调方法访问已释放的对象并引发异常。

希望这些提示可以帮助您释放 System.Threading.Timer 对象。

在 C# 中,您可以通过将 Task 的 TaskCreationOptions 设置为 TaskCreationOptions.LongRunning 或 TaskCreationOptions.RunContinuationsAsynchronously,以指示将任务分配给新的线程或线程池并在后台运行。

以下是使用 TaskCreationOptions.LongRunning 方式实现后台执行的示例代码:

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 使用 TaskCreationOptions.LongRunning 创建一个后台执行的 Task 对象
        Task task = Task.Factory.StartNew(
            () =>
            {
                Console.WriteLine("开始执行任务...");
                Thread.Sleep(5000);
                Console.WriteLine("任务执行完毕。");
            },
            CancellationToken.None,
            TaskCreationOptions.LongRunning,
            TaskScheduler.Default);

        Console.WriteLine("主线程继续执行...");
        Console.ReadLine();
    }
}

在上述代码中,我们使用 Task.Factory.StartNew 方法创建了一个后台执行的 Task 对象,并通过 TaskCreationOptions.LongRunning 选项指示分配给新的线程执行。任务执行时将休眠 5 秒,以模拟执行长时间任务的情况。

另外,使用 TaskCreationOptions.RunContinuationsAsynchronously 选项也可以实现后台执行,例如:

using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // 使用 TaskCreationOptions.RunContinuationsAsynchronously 创建一个后台执行的 Task 对象
        Task task = Task.Run(async () =>
        {
            Console.WriteLine("开始执行任务...");
            await Task.Delay(5000);
            Console.WriteLine("任务执行完毕。");
        }, TaskCreationOptions.RunContinuationsAsynchronously);

        Console.WriteLine("主线程继续执行...");
        Console.ReadLine();
    }
}

希望这些示例代码可以帮助您实现 C# Task 后台执行。

C#是一种流行的编程语言,而MessagePack是一种二进制序列化格式,用于在网络上高效传递数据。在C#中使用MessagePack可以通过安装和使用MessagePack NuGet包来实现。以下是使用MessagePack的示例代码:

首先,安装MessagePack NuGet包。可以使用Visual Studio中的NuGet包管理器来安装它,或在命令行中使用以下命令安装它:

Install-Package MessagePack

然后,在代码中使用MessagePack进行序列化和反序列化。以下是一个使用MessagePack进行序列化和反序列化的示例:

using System;
using MessagePack;

[MessagePackObject]
public class Person
{
    [Key(0)]
    public string Name { get; set; }

    [Key(1)]
    public int Age { get; set; }

    public Person(string name, int age)
    {
        Name = name;
        Age = age;
    }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 使用MessagePack序列化对象
        var person = new Person("Tom", 20);
        var bytes = MessagePackSerializer.Serialize(person);

        // 使用MessagePack反序列化对象
        var deserializedPerson = MessagePackSerializer.Deserialize<Person>(bytes);

        Console.WriteLine($"Name: {deserializedPerson.Name}, Age: {deserializedPerson.Age}");
    }
}

在上面的示例中,定义了一个Person类,它包含了NameAge两个属性,并使用MessagePackObjectKey属性来标记需要进行序列化和反序列化的属性。

Main方法中,创建了一个Person对象,并使用MessagePackSerializer.Serialize方法将其序列化为二进制数据,然后使用MessagePackSerializer.Deserialize方法将二进制数据反序列化为Person对象。最后输出了反序列化后的Person对象的属性。

需要注意的是,使用MessagePack进行序列化和反序列化时,需要保证序列化和反序列化的类型是一致的。否则可能会出现异常。

C# 中使用正则表达式替换字符串可以使用 Regex 类的 Replace 方法。方法定义如下:

public static string Replace(string input, string pattern, string replacement);

其中,input 表示要进行替换的字符串,pattern 表示要匹配的正则表达式模式,replacement 表示要替换成的字符串。

例如,假设要把一个字符串中所有的数字替换为”#”,可以使用以下代码:

string input = "1234567890";
string pattern = @"d";
string replacement = "#";
string result = Regex.Replace(input, pattern, replacement);

其中,正则表达式模式 @”d” 表示匹配任意一个数字字符。执行完以上代码后,result 的值应该是”##########”。

为了深度克隆PooledList<T>,你需要将原始列表中的元素逐个复制到新列表中。由于是“深度”克隆,所以必须创建后生成的新列表包含与原始列表相同类型的新对象,而不是原始列表中对象的引用。

以下是一个示例方法,可用于深度克隆PooledList<T>

public static PooledList<T> Clone<T>(PooledList<T> original) where T : class, new()
{
    var newList = new PooledList<T>();
    for (int i = 0; i < original.Count; i++)
    {
        T originalItem = original[i];
        T newItem = new T();
        //然后将原始项目中的值复制到新项目中
        //在此之前,请确保T类型具有可复制的属性或字段
        newList.Add(newItem);
    }
    return newList;
}

请注意,为了深度克隆PooledList<T>,T类型必须满足以下条件:

1. 它必须是引用类型(即类或接口);
2. 它必须具有默认构造函数(即无参构造函数);
3. 它的字段或属性必须是可复制的。

如果上述条件不被满足,那么需要使用自定义方法来处理T类型的深度复制过程。

有几种可能的优化方法,取决于你想要优化的具体方面。以下是一些选项:

1. 使用数组代替List:List在添加或删除元素时具有灵活性,但如果您知道列表的大小并且只需要按索引访问它的元素,则使用数组可以提高性能。这是因为数组在内存中的布局更紧凑,没有额外的指针和对象开销。

2. 预分配容量:如果你知道列表将非常大,又不想使用数组,可以通过设置List的Capacity属性来预分配容量。这可以减少添加元素时重新分配内存的次数,从而提高性能。

3. 对象池:如果您将频繁地创建和销毁对象(例如,使用Add方法将元素添加到List中),则使用对象池可以避免频繁的垃圾回收,从而提高性能。

4. 使用Stream:如果您在处理大型数据集时需要读取或写入到List,考虑使用Stream类而不是在内存中创建一个完整的List。该Stream类允许你在内存中处理单独的数据块,而不需要将整个数据集加载到内存中。

5. 分页查询:如果你只需要访问List的部分元素而不是完整的集合,那么可以考虑使用分页查询。这个方法允许您仅仅获取集合的一部分,从而减少了需要处理的元素数量。

请注意,这只是几种可能的优化方法,因为具体的情况可能不同,需要根据具体情况选择合适的优化策略。

以下是一个示例的Dockerfile,用于构建.NET Core 7.0应用程序的容器:

# 设置基础镜像
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:7.0 AS build-env
WORKDIR /app

# 复制应用程序项目并生成
COPY *.csproj ./
RUN dotnet restore
COPY . ./
RUN dotnet publish -c Release -o out

# 使用最新的microsoft/dotnet镜像
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0
WORKDIR /app
COPY --from=build-env /app/out .
ENTRYPOINT ["dotnet", "MyApp.dll"]

Dockerfile将基础镜像设置为.NET Core 7.0 SDK,并在其中构建应用程序。然后它使用最新的.NET Core 7.0运行时映像作为基础镜像。最后,将生成的应用程序复制到容器中并设置entrypoint以运行该应用程序。

要获取C#中的显卡信息,你可以使用管理对象提供的WMI(Windows Management Instrumentation)类。

下面是实现代码示例:

using System.Management;

public static void GetGraphicsCardInformation()
{
    ManagementObjectSearcher searcher = new ManagementObjectSearcher("SELECT * FROM Win32_VideoController");
    foreach (ManagementObject obj in searcher.Get())
    {
        Console.WriteLine("Name  -  " + obj["Name"].ToString());
        Console.WriteLine("Adapter Compatibility  -  " + obj["AdapterCompatibility"].ToString());
        Console.WriteLine("Adapter RAM  -  " + obj["AdapterRAM"].ToString());
        Console.WriteLine("Driver Version  -  " + obj["DriverVersion"].ToString());
        Console.WriteLine("Video Processor  -  " + obj["VideoProcessor"].ToString());
    }
}

此代码使用WMI查询了所有Win32_VideoController对象,通过迭代遍历每个对象并打印显卡的名称,适配器兼容性,适配器RAM,驱动程序版本和视频处理器信息。

要获取CPU各个核心的使用率,可以使用PerformanceCounter类。

以下是使用C#获取CPU各个核心使用率的示例代码:

using System;
using System.Diagnostics;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var cpuCounter = new PerformanceCounter("Processor", "% Processor Time", "_Total");
        var coresCounter = new PerformanceCounter("Processor", "% Processor Time", "0,1,2,3");

        while (true)
        {
            var cpuUsage = cpuCounter.NextValue();
            Console.WriteLine($"Total CPU Usage: {cpuUsage}%");

            var coreUsage = coresCounter.NextValue();
            Console.WriteLine($"Core 0 Usage: {coreUsage}%");

            coreUsage = coresCounter.NextValue();
            Console.WriteLine($"Core 1 Usage: {coreUsage}%");

            coreUsage = coresCounter.NextValue();
            Console.WriteLine($"Core 2 Usage: {coreUsage}%");

            coreUsage = coresCounter.NextValue();
            Console.WriteLine($"Core 3 Usage: {coreUsage}%");

            Console.WriteLine();
            Console.ReadLine();
        }
    }
}

该代码使用了两个PerformanceCounter实例,其中一个用于获取总CPU使用率,另一个用于获取每个核心的使用率。Processor是计算机中的一组性能计数器,与处理器相关的性能计数器都属于该组。

请注意,这只是一种可行的实现方法,实际上可能需要根据你的特定需求进行更详细的实现和优化。

此片文章主要参考CSDN博主里头的一篇文章, 将自己的理解写下来,以方便后期的查阅。

已知空间上若干点(xi, yi, zi), 求空间上包含这些点的最小球半径 R, 以及球心坐标。

思路:球心与这些点的最大距离为半径, 球心与最大距离点生成向量,将球心朝着该向量方向移动若干距离,再计算半径的变化。

namespace Test_BST
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 初始化输入点
            List<Point> originPoints = new List<Point>() { ............};
            double radius = AnnealAlgorithm(originPoints);
        }

        private struct Point
        {
            public double x;
            public double y;
            public double z;
        }

        // square of a number
        private static double Sqr(double x) { return x * x; }

        // 两点之间的距离
        private static double Dist(Point A, Point B)
        {
            return Math.Sqrt(Sqr(A.x - B.x) + Sqr(A.y - B.y) + Sqr(A.z - B.z));
        }

        // 求最大半径
        private static double GetMaxRadius(Point p0, List<Point> pts)
        {
            double maxRadius = 0;
            foreach (var point in pts)
            {
                double radius = Dist(p0, point);
                maxRadius = radius > maxRadius ? radius : maxRadius;
            }

            return maxRadius;
        }

        private static double AnnealAlgorithm(List<Point> originPts)
        {
            Point center = new Point();
            center.x = 0;
            center.y = 0;
            center.z = 0;

            // 将初始化中心点设置为所有点的代数平均位置
            foreach (var pt in originPts)
            {
                center.x += pt.x;
                center.y += pt.y;
                center.z += pt.z;
            }
            center.x /= originPts.Count;
            center.y /= originPts.Count;
            center.z /= originPts.Count;

            double temp = 1e3; // 初始温度
            double coolingFactor = 0.98; // 降温因子
            double ans = GetMaxRadius(center, originPts); // 当前最小半径
            var random = new Random();

            while (temp > 1e-5)
            {
                Point newCenter = new Point();
                double max_r = 0;
                // 找到与当前中心点距离最远的点,将中心向着改点移动
                for (int i = 0; i < originPts.Count; i++)
                {
                    double r = Dist(center, originPts[i]);
                    if (r > max_r)
                    {
                        newCenter.x = (originPts[i].x - center.x) / r;
                        newCenter.y = (originPts[i].y - center.y) / r;
                        newCenter.z = (originPts[i].z - center.z) / r;
                        max_r = r;
                    }
                }
                newCenter.x = center.x + newCenter.x * temp;
                newCenter.y = center.y + newCenter.y * temp;
                newCenter.z = center.z + newCenter.z * temp;

                // 移动后的最大半径
                double tmp = GetMaxRadius(newCenter, originPts);

                if (tmp < ans) 
                {
                    center.x += newCenter.x * temp;
                    center.y += newCenter.y * temp;
                    center.z += newCenter.z * temp;
                }
                else if (Math.Exp((ans -tmp)/temp) > random.NextDouble() )
                {
                    center.x += newCenter.x * temp;
                    center.y += newCenter.y * temp;
                    center.z += newCenter.z * temp;
                }

                temp *= coolingFactor;
            }
            double miniRadius = GetMaxRadius(center, originPts);
            Console.WriteLine("the cooridnate of the center is {0}, the radius value is {1}", center, miniRadius));

            return miniRadius;
        }
    }
}

原文:http://blog.csdn.net/whai362/article/details/46980471#comments