反射

程序是用来处理数据的,文本和特性都是数据,而我们程序本身(类的定义和BLC中的类)这些也是数据

有关程序及其类型的数据被称为元数据(metadata),它们保存在程序的程序集中。

程序运行时,可以查看其他程序及或其本身的元数据。一个运行的程序查看本身的元数据或其他程序集的元数据的行为叫做反射。

使用Type类来反射数据
预定义类型(int,long和string等)和BCL中的类型(Console,IEnumerable等)和程序员自定义类型(Myclass等)每种类型都有自己的成员和特性。
BCL声明了一个叫做Type的抽象类,它被设计用来包含类型的特性。使用这个类的对象能让我们获取程序使用的类型信息。
由于Type是抽象类,因此不能利用它去实例化对象。
关于Type的重要事项如下:
1、对于程序中用到的每一个类型,CLR都会创建一个包含这个类型信息的Type类型的对象。
2、程序中用到的每一个类型都会关联到独立的Type类的对象。
3、不管创建的类型有多少个示例,只有一个Type对象会关联到所有这些实例。

举例
首先创建一个类,用于测试

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

namespace 反射
{
    class myclass
    {
        private int ID;
        private string name;
        public int id;
        public string m_name;
        public string str { get; set; }
        public string str2 { get; set; }
        public string str3 { get; set; }
        void test()
        {

        }

        void test2()
        {
            
        }

    }
}

下面是Type的常用方法介绍

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

namespace 反射
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //创建的每一个类都会对应一个type对象,这个type对象用来存储这个类有哪些成员  就是有什么字段  什么属性  什么方法,但是不存储具体的数据
            myclass m_class = new myclass();//具体的数据是存储在类中的
            Type type = m_class.GetType();//通过对象获取所对应的type对象
            Console.WriteLine(type.Name);//获取类的名字
            Console.WriteLine(type.Assembly);//获取类所存在的程序集
            Console.WriteLine(type.Namespace);//获取类所在的命名空间
           FieldInfo[]  fieldInfo = type.GetFields();//GetFields 这个的返回值是FieldInfo数组 类型的  这个类型位于using System.Reflection;命名空间下   这个方法是获取类当中的所有公开字段   !!!!!注意是公开  字段

            foreach (var item in fieldInfo)
            {
                Console.WriteLine(item);
            }

            PropertyInfo[] propertyInfo = type.GetProperties();//这是获取类中的所有属性

            foreach (var item in propertyInfo)
            {
                Console.WriteLine(item);
            }

            MethodInfo[] methodInfo = type.GetMethods();//获取类中的所有方法  包括get  set方法  也包括继承自Object的方法
            foreach (var item in methodInfo)
            {
                Console.WriteLine(item);
            }
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

按F5运行 运行结果
在这里插入图片描述

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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