首页
Python
Java
前端
数据库
Linux
Chatgpt专题
开发者工具箱
例说专题
例说C#深拷贝与浅拷贝
一开始,先对C#深拷贝与浅拷贝知识做个简单的总结。 无论是浅拷贝与深拷贝,C#都将源对象中的所有字段复制到新的对象中。不过,对于值类型字段,引用类型字段以及字符串类型字段的处理,两种拷贝方式存在一定的区别(见下表)。 下面给出完整的演示代码。 using System;using System.IO;using System.Runtime.Serialization;us
阅读更多...
例说装箱与拆箱性能消耗
我们一直都知道,C#中的装箱与拆箱操作存在性能消耗。 并且,泛型的使用能较好的解决这个问题,具体内容请阅读《C#泛型好处知多少》。 今天不上班,闲着无事,写了段实例代码,来看看实际情况又是怎样。 完整代码如下: using System;using System.Diagnostics;namespace BoxExp{class Program{static void Main(stri
阅读更多...
例说.NET事件的使用
一 概要 本文通过实例介绍了.NET事件的使用方法。 二 实例演示 1 新建Windows应用程序EventExp,程序结构如下图所示。 图1 程序结构图 2 新建教师类Teacher(类文件为Teacher.cs),Teacher类为事件发布者。 Teacher类的详细代码如下所示。 //***************************************
阅读更多...
例说BPEL4WS(2)--什么是portType
什么是portType 你可以把portType理解为webservice中的一次服务的过程的描述。与其它任何 Web 服务一样,整合服务的接口也被描述为 WSDL portType 的集合。 在我们的案例中,“中国移动故障修理专家系统”要为话务员提供一个查询的服务:话务员输入的信息为手机号码,“中国移动故障修理专家系统”输出对应于该号码的故障处理部门,如果处理出错,则返回报 错信息。
阅读更多...
【图解例说机器学习】参数估计 (MLE and MAP)
参数估计:给定一个数据集,我们希望用一个给定的分布去拟合该数据集的分布,确定该分布的参数的过程就是参数估计。例如,我们用二项分布去拟合多次投掷硬币的情况,计算该二项分布的最优参数(出现正面的概率 θ \theta θ)就是参数估计。 下面,我们介绍在机器学习中常用的参数估计:极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE),最大后验概率估计 (Maximu
阅读更多...