Action 委托

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.NET Framework 4

封装一个方法,该方法只有一个参数并且不返回值。

命名空间:  System
程序集:  mscorlib(在 mscorlib.dll 中)

语法

C#

public delegate void Action<in T>(

         T obj

)

VB

'声明

Public Delegate Sub Action(Of In T) ( _

         obj As T _

)

类型参数

in T

此委托封装的方法的参数类型。

该类型参数是逆变的。即可以使用指定的类型或派生程度更低的类型。有关协变和逆变的更多信息,请参见泛型中的协变和逆变。

参数

obj

类型:T
此委托封装的方法的参数。

备注

可以使用 Action<T> 委托以参数形式传递方法,而不用显式声明自定义的委托。 封装的方法必须与此委托定义的方法签名相对应。 也就是说,封装的方法必须具有一个通过值传递给它的参数,并且不能返回值。 (在 C# 中,该方法必须返回 void。 在 Visual Basic 中,必须通过 Sub…End Sub 结构来定义它。 此属性也可以是返回一个将被忽略的值的方法。)通常,这种方法用于执行某个操作。

说明

若要引用具有一个参数并返回值的方法,请改用泛型 Func<T, TResult> 委托。

在使用 Action<T> 委托时,不必显式定义一个封装只有一个参数的方法的委托。 例如,以下代码显式声明了一个名为 DisplayMessage 的委托,并将对 WriteLine 方法或 ShowWindowsMessage 方法的引用分配给其委托实例。

C#

using System;

using System.Windows.Forms;

 

delegate void DisplayMessage(string message);

 

public class TestCustomDelegate

{

   public static void Main()

   {

      DisplayMessage messageTarget;

 

      if (Environment.GetCommandLineArgs().Length > 1)

         messageTarget = ShowWindowsMessage;

      else

         messageTarget = Console.WriteLine;

 

      messageTarget("Hello, World!");  

   }     

 

   private static void ShowWindowsMessage(string message)

   {

      MessageBox.Show(message);     

   }

}

VB

Delegate Sub DisplayMessage(message As String)

 

Module TestCustomDelegate

   Public Sub Main

      Dim messageTarget As DisplayMessage

 

      If Environment.GetCommandLineArgs().Length > 1 Then

         messageTarget = AddressOf ShowWindowsMessage

      Else

         messageTarget = AddressOf Console.WriteLine

      End If

      messageTarget("Hello, World!")

   End Sub

 

   Private Sub ShowWindowsMessage(message As String)

      MsgBox(message)

   End Sub  

End Module

以下示例简化了此代码,它所用的方法是实例化 Action<T> 委托,而不是显式定义一个新委托并将命名方法分配给该委托。

C#

using System;

using System.Windows.Forms;

 

public class TestAction1

{

   public static void Main()

   {

      Action<string> messageTarget;

 

      if (Environment.GetCommandLineArgs().Length > 1)

         messageTarget = ShowWindowsMessage;

      else

         messageTarget = Console.WriteLine;

 

      messageTarget("Hello, World!");  

   }     

 

   private static void ShowWindowsMessage(string message)

   {

      MessageBox.Show(message);      

   }

}

VB

Module TestAction1

   Public Sub Main

      Dim messageTarget As Action(Of String)

 

      If Environment.GetCommandLineArgs().Length > 1 Then

         messageTarget = AddressOf ShowWindowsMessage

      Else

         messageTarget = AddressOf Console.WriteLine

      End If

      messageTarget("Hello, World!")

   End Sub

 

   Private Sub ShowWindowsMessage(message As String)

      MsgBox(message)

   End Sub  

End Module

您也可以按照以下示例所演示的那样在 C# 中将 Action<T> 委托与匿名方法一起使用。 (有关匿名方法的简介,请参见匿名方法(C# 编程指南)。)

C#

using System;

using System.Windows.Forms;

 

public class TestAnonMethod

{

   public static void Main()

   {

      Action<string> messageTarget;

 

      if (Environment.GetCommandLineArgs().Length > 1)

         messageTarget = delegate(string s) { ShowWindowsMessage(s); };

      else

         messageTarget = delegate(string s) { Console.WriteLine(s); };

 

      messageTarget("Hello, World!");

   }

 

   private static void ShowWindowsMessage(string message)

   {

      MessageBox.Show(message);     

   }

}

您也可以按照以下示例所演示的那样将 lambda 表达式分配给 Action<T> 委托实例。 (有关 lambda 表达式的简介,请参见 Lambda 表达式(C# 编程指南)。)

C#

using System;

using System.Windows.Forms;

 

public class TestLambdaExpression

{

   public static void Main()

   {

      Action<string> messageTarget;

 

      if (Environment.GetCommandLineArgs().Length > 1)

         messageTarget = s => ShowWindowsMessage(s);

      else

         messageTarget = s => Console.WriteLine(s);

 

      messageTarget("Hello, World!");

   }

 

   private static void ShowWindowsMessage(string message)

   {

      MessageBox.Show(message);     

   }

}

VB

Imports System.Windows.Forms

 

Public Module TestLambdaExpression

   Public Sub Main()

      Dim messageTarget As Action(Of String)

 

      If Environment.GetCommandLineArgs().Length > 1 Then

         messageTarget = Function(s) ShowWindowsMessage(s)

      Else

         messageTarget = Function(s) ShowConsoleMessage(s)

      End If

      messageTarget("Hello, World!")

   End Sub

 

   Private Function ShowWindowsMessage(message As String) As Integer

      Return MessageBox.Show(message)     

   End Function

 

   Private Function ShowConsoleMessage(message As String) As Integer

      Console.WriteLine(message)

      Return 0

   End Function

End Module

 

 

说明

Visual Basic 要求 lambda 表达式返回值。 因此,如果 lambda 表达式与 Action<T> 委托一起使用,则必须丢弃该返回值。

ForEach 和 ForEach<T> 方法都采用 Action<T> 委托作为参数。 通过使用由委托封装的方法,可以对数组或列表中的每个元素执行操���。 此示例使用 ForEach 方法提供说明。

示例

下面的示例演示如何使用 Action<T> 委托来打印 List<T> 对象的内容。 在此示例中,使用 Print 方法将列表的内容显示到控制台上。 此外,C# 示例还演示如何使用匿名方法将内容显示到控制台上。 请注意该示例不显式声明 Action<T> 变量。 相反,它传递方法的引用,该方法采用单个参数而且不将值返回至 List<T>.ForEach 方法,其单个参数是一个 Action<T> 委托。 同样,在 C# 示例 中,Action<T> 委托不被显式地实例化,因为匿名方法的签名匹配 List<T>.ForEach 方法所期望的 Action<T> 委托的签名。

C#

using System;

using System.Collections.Generic;

 

class Program

{

    static void Main()

    {

        List<String> names = new List<String>();

        names.Add("Bruce");

        names.Add("Alfred");

        names.Add("Tim");

        names.Add("Richard");

 

        // Display the contents of the list using the Print method.

        names.ForEach(Print);

 

        // The following demonstrates the anonymous method feature of C#

        // to display the contents of the list to the console.

        names.ForEach(delegate(String name)

        {

            Console.WriteLine(name);

        });

    }

 

    private static void Print(string s)

    {

        Console.WriteLine(s);

    }

}

/* This code will produce output similar to the following:

 * Bruce

 * Alfred

 * Tim

 * Richard

 * Bruce

 * Alfred

 * Tim

 * Richard

 */

VB

Imports System

Imports System.Collections.Generic

 

Class Program

    Shared Sub Main()

        Dim names As New List(Of String)

        names.Add("Bruce")

        names.Add("Alfred")

        names.Add("Tim")

        names.Add("Richard")

 

        ' Display the contents of the list using the Print method.

        names.ForEach(AddressOf Print)

    End Sub

 

    Shared Sub Print(ByVal s As String)

        Console.WriteLine(s)

    End Sub

End Class

 

' This code will produce output similar to the following:

' Bruce

' Alfred

' Tim

' Richard

 

来自:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/018hxwa8.aspx

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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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不积跬步无以至千里 1万+

委托——Action委托和Func委托

委托:代购 private delegate void Buy();//定义想委托的事情——买东西 public static void DaiGou()//委托方——代购方 { Debug.logError("我是代购的!"); } Buy buy=new Buy(DaiGou);//与代购方进行联系 buy();//通过代购购买 Action:不用定义委托 //不带参数的Action委托 Action buyAction=new Action(DaiGou);//创建一个Action委

qq_39419629的博客 1094

Action无参委托

C#定义好的委托还是很多的,这是典型的一个。这个委托是一系列无参无返回值的方法的封装。毕竟很多时候我们所定义的一系列方法都是无参数无返回值的所以这个委托还是具有相当大和普遍的用处。 MSDN的简单注义是:封装一个方法,该方法不采用参数并且不返回值。 语法为:public delegate void Action() 备注:可以使用此委托以参数形式传递一个执行某操作的方法,而不用显式声明一个自定义的...

♂戏子无情♂的博客 781

Action 委托和Action 委托

Action 委托:封装一个方法,该方法不具有参数并且不返回值。ActionT> 委托:封装一个方法,该方法只有一个参数并且不返回值。在使用 Action 委托时,不必显式定义一个封装无参数过程的委托。 例如,以下代码显式声明了一个名为 ShowValue 的委托,并将对 Name.DisplayToWindow 实例方法的引用分配给其委托实例。 using System;us

thebesttome的专栏 1011

Action与func委托的区别有哪些

 1、Func委托有5个重载形式,区别仅在于它所指向的方法的签名的参数个数,分别如下   Func Func Func unc Func 其中T,T1,..T4是委托指向的方法的参数的类型,TResult为方法的返回类型。   2、Action委托也有5个重载形式,分别如下   Action Action Action Action 其中T,T1,.

whaxrl的专栏 1415

C#中Action、Func与Predicate委托总结

前言:在前面的博文中,我介绍了C#委托(Delegate),那么本博文,主要是对它的一些内容补充以及扩展。参考博文: 文章目录一、C#委托补充 一、C#委托补充 委托是引用类型,可以把它看作是用来存方法的一种类型。比如说类型string用来定义存取字符串的变量,那么委托类型delegate就可以用来定义存方法的变量。委托和类一样,是一种用户自定义类型。但类表示的是数据和方法的集合,而委托表示的是一个或多个方法的集合。你可以把delegate看作一个包含有序方法列表的对象,这些方法具有相同的签名和返回类型

路虽远,行则必至! 1796
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