Emit with a human face

本文详细介绍了System.Reflection.Emit命名空间在.NET框架中的动态编程使用方法,通过示例展示了如何创建动态类型、方法和MSIL代码,以及如何将其编译并保存到磁盘。

Introduction

The System.Reflection.Emit namespace provides classes to create dynamic assemblies at runtime. It allows compilers and tools to emit MSIL, execute it and store it to a disk. Although Emit is a powerful tool, it is also extremely hard to use.

Let us take a look at the following example, which demonstrates the "normal" way of Emit programming:

using System;
using System.Reflection;
using System.Reflection.Emit;
using System.Threading;

namespace EmitDemo
{
    public interface IHello
    {
        void SayHello(string toWhom);
    }

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            AssemblyName asmName = new AssemblyName();

            asmName.Name = "HelloWorld";

            AssemblyBuilder asmBuilder =
                Thread.GetDomain().DefineDynamicAssembly
            (asmName, AssemblyBuilderAccess.RunAndSave);

            ModuleBuilder modBuilder  = asmBuilder.DefineDynamicModule
                            ("HelloWorld");

            TypeBuilder   typeBuilder = modBuilder.DefineType(
                                    "Hello",
                                    TypeAttributes.Public,
                                    typeof(object),
                                    new Type[] { typeof(IHello) });

            MethodBuilder methodBuilder = typeBuilder.DefineMethod("SayHello",
                         MethodAttributes.Private | MethodAttributes.Virtual,
                         typeof(void),
                         new Type[] { typeof(string) });

            typeBuilder.DefineMethodOverride(methodBuilder, 
                    typeof(IHello).GetMethod("SayHello"));

            ILGenerator il = methodBuilder.GetILGenerator();

            // string.Format("Hello, {0} World!", toWhom)
            //
            il.Emit(OpCodes.Ldstr, "Hello, {0} World!");
            il.Emit(OpCodes.Ldarg_1);
            il.Emit(OpCodes.Call, typeof(string).GetMethod
        ("Format", new Type[] { typeof(string), typeof(object) }));

            // Console.WriteLine("Hello, World!");
            //
            il.Emit(OpCodes.Call, typeof(Console).GetMethod
            ("WriteLine", new Type[] { typeof(string) }));
            il.Emit(OpCodes.Ret);

            Type   type  = typeBuilder.CreateType();

            IHello hello = (IHello)Activator.CreateInstance(type);

            hello.SayHello("Emit");
        }
    }
}
using System;

using BLToolkit.Reflection;
using BLToolkit.Reflection.Emit;

namespace EmitHelperDemo
{
    public interface IHello
    {
        void SayHello(string toWhom);
    }

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            EmitHelper emit = new AssemblyBuilderHelper("HelloWorld.dll")
                .DefineType  ("Hello", typeof(object), typeof(IHello))
                .DefineMethod(typeof(IHello).GetMethod("SayHello"))
                .Emitter;

            emit
                // string.Format("Hello, {0} World!", toWhom)
                //
                .ldstr   ("Hello, {0} World!")
                .ldarg_1
                .call    (typeof(string), "Format", typeof(string), 
                                            typeof(object))

                // Console.WriteLine("Hello, World!");
                //
                .call    (typeof(Console), "WriteLine", typeof(string))
                .ret()
                ;

            Type   type  = emit.Method.Type.Create();

            IHello hello = (IHello)TypeAccessor.CreateInstance(type);

            hello.SayHello("C#");
        }
    }
}



根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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