C#学习笔记——结构体

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace MyStudyDay05
{
    struct Books
{
    public string title;
    public string author;
    public string subject;
    public int book_id;
    public void show()
    {
        Console.WriteLine("我是一本书。");
    }

};

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //C#结构体
            Books book1;

            book1.author = "张三丰";
            //book1.show(); //error
            Books book2 = new Books();
            book2.show();
            Console.WriteLine("本书作者是:"+book1.author);

           


        }
    }
}

/*
 C#结构体的特点
 * 您已经使用了简单的名为Books的结构体。在C#中的结构与传统的C和C++中的结构不同。C#中的结构有以下特点:
 * 结构可带有方法、字段、索引、属性、运算符方法和事件
 * 结构可定义构造函数,但不能定义析构函数。但是,您不能为结构定义默认的构造函数。默认的构造函数是自动定义的,
 * 且不能被改变。
 * 与类不同,结构不能继承其他的结构或类。
 * 结构不能作为其他结构或类的基础结构。
 * 结构可实现一个或多个接口。
 * 结构成员不能指定为abstract、virtual或protected。
 * 当您使用New操作符创建一个结构对象时,会调用适当的构造函数来创建结构。与类不同,结构可以不使用New操作符即可被实例化。
 * 如果不使用New操作符,只有在所有的字段都被初始化之后,字段才被赋值,对象才被使用。
 ——————————————————————————————————————————————————————————
 类VS结构
 类和结构有以下几个基本的不同点
 * 类是引用类型,结构是值类型。
 * 结构不支持继承。
 * 结构不能声明默认的构造函数。
 */
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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