c#关键字const

C#中的const关键字是用来声明常量的 C#中的const关键字是用来声明常量的。常量是一种特殊的变量,其值在程序执行期间不能被修改。常量在编译时被解析,并且必须在声明时进行初始化。在本文中,我们将详细介绍C#中const关键字的用法,包括声明和使用常量的示例代码。常量的值在编译时确定,并且不能在程序执行期间更改。在上面的示例中,常量MaxValue在类的作用域内声明,而常量MinValue在Main方法的作用域内声明。在上面的示例中,常量Pi被用来计算圆的周长。由于Pi是一个常量,它的值在编译时已知,并且编译器会直接将其替换为3.14159。 阅读详情

使用

  1. 成员变量
  2. 局部变量
  3. 声明时初始化
  4. 编译期常量

本质

编译成IL代码后由static literal 修饰,由此可见const修饰的变量最终表示成static类型同时被literal修饰( literal修饰的变量必须在变量声明的时候赋值,编译器编译成IL代码时会直接把这个变量的值插入到引用这个变量的位置替代之前的变量,从而程序在运行时不需要再为此变量分配内存)

样例

public class ConstTest
{
    class SampleClass
    {
        public int x;
        public int y;
        public const int C1 = 5;
        public const int C2 = C1 + 5;

        public SampleClass(int p1, int p2)
        {
            x = p1;
            y = p2;
        }
    }

    static void Main()
    {
        var mC = new SampleClass(11, 22);
        Console.WriteLine($"x = {mC.x}, y = {mC.y}");
        Console.WriteLine($"C1 = {SampleClass.C1}, C2 = {SampleClass.C2}");

        const int C = 707;
        Console.WriteLine($"My local constant = {C}");
    }
}
/* Output
    x = 11, y = 22
    C1 = 5, C2 = 10
    My local constant = 707
*/
由浅入深理解Latent Diffusion/Stable Diffusion(5):利用预训练模型快速开始自己的科研任务 从零开始训练一个stable diffusion大概需要16万美元和1个月的时间,这对于一般的科研工作者来说难以承受,所以如何利用预训练模型快速开始自己的科研训练是一个非常有价值的问题。这篇博客将演示如何利用预训练模型快速开始自己的科研任务,希望对大家有所帮助! 阅读详情

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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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前言 不知道大家对C#中的const和reaonly这两个关键字的区别有什么了解,在了解这连个关键字之前先熟悉一下什么是静态常量和动态常量; **静态常量:**是指编译器在编译时候会对常量进行解析,并将常量的值替换成初始化的那个值。 **动态常量:**而动态常量的值则是在运行的那一刻才获得的,编译器编译期间将其标示为只读常量,而不用常量的值代替,这样动态常量不必在声明的时候就初始化,而可以延迟到构...

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const 的概念就是一个包含不能修改的值的变量。常数表达式是在编译时可被完全计算的表达式。因此不能从一个变量中提取的值来初始化常量。如果 const int a = b+1;b是一个变量,显然不能在编译时就计算出结果,所以常量是不可以用变量来初始化的。readonly 允许把一个字段设置成常量,但可以执行一些运算,可以确定它的初始值。因为 readonly 是在计算时执行的,当然它可以用某些变量

wanglee的专栏 4392

【C#/Unity】static、const、abstract 关键字的具体说明和使用示例,及C#常用定义成员访问级别关键字说明

public关键字表示该成员可以在任何地方被访问。private关键词表示该成员只能在定义它的类中被访问。protected关键词表示该成员可以在定义它的类以及该类的派生类中被访问。internal关键词表示该成员可以在同一个程序集中的任何类中被访问。关键词表示该成员可以在同一个程序集中的任何类以及定义它的类的派生类中被访问。static关键词表示该成员是属于类本身的,而不是类的实例。

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C# 关键字const和readonly对比

C# 关键字const和readonly对比二者区别 const关键字修饰的字段只能在声明的时候初始。readonly关键字修饰的字段可以在声明的时候初始化,也可以在构造器中初始化。 const修饰的字段值在编译时确定,readonly修饰的字段值在运行时确定。 public static readonly uint timeStamp = (uint)DateTime.Now.Ticks; rea

Jacob Ni 296

C#中const和readonly关键字

C#中const和readonly关键字介绍(来自MSDN): 使用 const 关键字来声明某个常量字段或常量局部变量。 常量字段和常量局部变量不是变量并且不能修改。 常量可以为数字、布尔值、字符串或 null 引用。 不要创建常量来表示你需要随时更改的信息。 例如,不要使用常量字段来存储服务的价格、产品版本号或公司的品牌名称。 这些值会随着时间发生变化;因为编译器会传播常量,所以必须重新编译

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C#中readonly,const限制变量修改的关键字

摘要:C#中readonly和const关键字都用于限制变量修改,但有显著区别。const是编译时常量,值在编译时确定且不可修改,适用于简单值类型和字符串;readonly是运行时常量,在构造函数中初始化后不可修改引用,但可修改引用对象内部内容,适用于引用类型。const用于固定不变的值(如GripSize),readonly用于运行时确定的不可变引用(如shapes集合)。两者都能增强代码安全性,但应根据值的确定时机和类型选择使用。

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C#初学-const关键字

在 C# 6.0 之后,还引入了 `readonly` 字段的概念,它在字段初始化时提供了更大的灵活性,例如可以在构造函数中赋值。- 在 `ConstantsDemo` 类中,我们使用 `const` 关键字声明了一个名为 `Pi` 的常量,其值为 `3.14159`。- **常量声明**:`const` 关键字用于声明一个常量,常量的值在编译时确定,并且在程序执行期间不能被修改。- 常量 `Pi` 被用于 `CalculateCircumference` 方法中,用于计算圆的周长。

qq_44859412的博客 402
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