C# operator关键字

【C#】运算符重载(operator) 可重载预定义的 C# 运算符。也就是说,当一个或两个操作数都是某类型时,此类型可提供操作的自定义实现。使用 operator 关键字来声明运算符。 阅读详情
perator
operator 关键字用于在类或结构声明中声明运算符。运算符声明可以采用下列四种形式之一:

public static result-type operator unary-operator ( op-type operand )
public static result-type operator binary-operator ( op-type operand, op-type2 operand2 )
public static implicit operator conv-type-out ( conv-type-in operand )
public static explicit operator conv-type-out ( conv-type-in operand )
参数:

result-type 运算符的结果类型。
unary-operator 下列运算符之一:+ - ! ~ ++ — true false
op-type 第一个(或唯一一个)参数的类型。
operand 第一个(或唯一一个)参数的名称。
binary-operator 其中一个:+ - * / % & | ^<< >> == != > < >=< =
op-type2 第二个参数的类型。
operand2 第二个参数的名称。
conv-type-out 类型转换运算符的目标类型。
conv-type-in 类型转换运算符的输入类型。
注意:

前两种形式声明了用户定义的重载内置运算符的运算符。并非所有内置运算符都可以被重载(请参见可重载的运算符)。op-type 和op-type2中至少有一个必须是封闭类型(即运算符所属的类型,或理解为自定义的类型)。例如,这将防止重定义整数加法运算符。
后两种形式声明了转换运算符。conv-type-in 和 conv-type-out中正好有一个必须是封闭类型(即,转换运算符只能从它的封闭类型转换为其他某个类型,或从其他某个类型转换为它的封闭类型)。
运算符只能采用值参数,不能采用 ref 或 out 参数。
C#要求成对重载比较运算符。如果重载了==,则也必须重载!=,否则产生编译错误。同时,比较运算符必须返回bool类型的值,这是与其他算术运算符的根本区别。
C# 不允许重载=运算符,但如果重载例如+运算符,编译器会自动使用+运算符的重载来执行+=运算符的操作。
运算符重载的其实就是函数重载。首先通过指定的运算表达式调用对应的运算符函数,然后再将运算对象转化为运算符函数的实参,接着根据实参的类型来确定需要调用的函数的重载,这个过程是由编译器完成。
任何运算符声明的前面都可以有一个可选的属性(C# 编程指南)列表。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;

namespace OperatorOverLoading
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Student s1 = new Student(20, "Tom");
Student s2 = new Student(18, "Jack");
Student s3 = s1 + s2;

s3.sayPlus();
(s1 - s2).sayMinus();
Console.ReadKey();
}
}
public class Student
{
public Student() { }
public Student(int age, string name)
{
this.name = name;
this.age = age;

}
private string name;
private int age;

public void sayPlus()
{
System.Console.WriteLine("{0} 年龄之和为:{1}", this.name, this.age);

}
public void sayMinus() {
System.Console.WriteLine("{0} 年龄之差为:{1}", this.name, this.age);
}
//覆盖“+”操作符
public static Student operator +(Student s1, Student s2)
{
return new Student(s1.age + s2.age, s1.name + " And " + s2.name);

}
//覆盖“-”操作符
public static Student operator -(Student s1, Student s2) {
return new Student(Math.Abs(s1.age - s2.age), s1.name + "And" + s2.name);
}

}
}

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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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