关键字汇总

C# CSharp 中所有关键字 将CSharp中所有关键字 整理并附说明 立即下载

5种访问修饰符:

关键字public, 公有访问。不受任何限制。 
关键字private ,私有访问。只限于本类成员访问,子类,实例都不能访问。 
关键字protected ,保护访问。只限于本类和子类访问,实例不能访问。 
关键字internal ,内部访问。只限于本项目内访问,其他不能访问。 
关键字protected internal ,内部保护访问。只限于本项目或是子类访问,其他不能访问

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

关键字abstract,抽象,例如抽象类:abstract class Customer {}

                     如果方法中含有abstract关键字,表示该方法为抽象方法,其派生类中必须实现此方法注意:实例方法中可以使用类变量,而类方法中不能使用实例变量
           实例属性只能使用实例变量,类属性也只能使用类变量
关键字Class

关键字Virtual,虚方法,表示任何派生类都可以重写此方法并定义它们自己的实现

        public virtual decimalCalculateDiscount(decimal dAmt)

        {  returndAmt;  }

关键字override,重写,表示该方法是重写父类的方法

        public override stringToString()

        {

            //return base.ToString();

            return "ABCD";

        }

关键字Static,共享成员,能够被类的所有实例所共享  。

                          使用 static 修饰符声明属于类型本身而不是属于特定对象的静态成员,用于指定哪些类型成员是公用的

共享成员访问:可以使用类本身、一个对象引用、一个类的实例来调用,为了区分,建议用类名来调用共享成员。

非共享成员访问:可通过this访问,this代表当前执行的实例。

注意:实例方法中可以使用类变量,而类方法中不能使用实例变量

           实例属性只能使用实例变量,类属性也只能使用类变量


static 修饰符可用于类、字段、方法、属性、运算符、事件和构造函数,但不能用于索引器、析构函数或类以外的类型。 
 
如果一个类被声明为 static,那么此类型不可被实例化,它的所有类型成员都是公用的,也即我们常说的工具类。

例如我们经常使用的 Console 类和 Enumerable 类

关键字Class,创建类

namespace WindowsFormsApplication1

{

    //这是自动创建的类

    class Class1    {   }

   //这里也可以手动添加类

    public class Class2    {    }

}

关键字冒号(:),
publicclass Class2:FatherClass
    {
        //使用base关键字来调用基类的构造函数,子对象被创建时,父类默认构造函数会自动被调动,
      //但是,可以人为指定要调用父类中的哪个构造函数
        public Class2():base()
        {
       
        }
    }
关键字delegate ,委托,在使用委托的时候,你可以像对待一个类一样对待它。即先声明,再实例化。

                                只是有点不同,类在实例化之后叫对象或实例,但委托在实例化后仍叫委托。

                                委托的声明也可以在类的里面,甚至是任何一个可以声明类的地方。

    namespace Vczx.ProCSharp.Exc

    {      delegate double MathsOp( double x );

            //class defination here

    }

关键字event,事件,它封装了委托类型的变量,

                         使得:在类内部,不管你声明它是public还是protected,它总是private的。在类外部,注册“+=”和注销“-=”的访问限定符与你在声明事件时使用的访问符相同。

                         public delegate void BoilHandler(int param);   //声明委托
                         public event BoilHandler BoilEvent;        //声明事件




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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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关键字 描述 abstract 抽象方法,抽象类的修饰符 assert 断言条件是否满足 continue 不执行循环体剩余部分 default switch语句中的默认分支 do-while 循环语句,循环体至少会执行一次 double 64-bit双精度浮点数 else if条件不成立时执行的分支 enum 枚举类型 extends 继承 final 表示定义常量 finally 无论有没有异常发生都执行代码 float 32-bit单精度浮点数 for for循环语句 goto 用于流程控制 if .

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