Mads Torgersen介绍C# 7及后续版本新特性

C#7带来了元组、改进的模式匹配等新特性,并计划支持可空引用类型与不可变值类型Record。这些特性旨在简化多值返回、提高性能并增强安全性。

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QCon纽约2016大会上,C#项目经理Mads Torgersen介绍了即将到来的C# 7。他还简单地阐述了C#的演化过程,并展示了部分正在开发的未来版本特性。

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近年来,云和分布式系统的出现使开发人员面临着新的挑战。开发人员需要进步,语言也要随之进步。像C#这样一门多用途语言,其演化需要平衡不同的方面:

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  • 改善 vs 保持简单 \\
  • 改善现有开发 vs 吸引新用户 \\
  • 采用新范式 vs 忠于C#的OOP精神 \

近年来,.Net整体上也经历了重大的变化:

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  • 支持Windows、Mac OS和Linux(.Net Core) \\
  • 部署系统 \\
  • 编译成本地代码(.NET Native) \\
  • 开源编译器和公共Roslyn API \\
  • 多编辑器选择(由OmniSharp和Roslyn促成) \\
  • 开源框架、编辑器和工具 \

C# 7

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C# 7将随Visual Studio 15交付,后者目前是以预览版的形式提供。为了加快新语言特性的推出速度,他们正在讨论点版本发布。这样,语言特性会包含在小版本中。此举的目的在于,一旦新特性开发完成,早期采用者就可以选择激活各种新特性。

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C# 7将包含元组。从一个方法返回多个值变得更简单:

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static (int sum, int count) Method()\{\    return (0, 0)\}\// 调用方法并使用结果\var result = Method();\Console.WriteLine($\"Sum:{result.sum}.Count: {result.count}.\");\
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元组还可以用在泛型类型中。元组是值类型,也就是说,它们是在栈上分配内存,而不是堆上。这可能会提高性能,比如减少关键代码路径中的垃圾收集开销。

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// 异步方法返回元组\static async Task\u0026lt;(int sum, int count)\u0026gt; Method()\\// Dictionary使用元组作为键\var dict = new Dictionary\u0026lt;(string first, string last), person\u0026gt;();\
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部分模式匹配特性的删减招致了模式匹配特性将整体删除的传言。C# 7还会包含模式匹配特性,未来版本还会进行增强。

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C# 7后续版本特性

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有多项特性目前正在开发之中,将会包含在C#的下一个版本中。为了提供一种简单的方式处理某些场景,更多的模式匹配语义也正在探索之中:

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// 使用C# 7模式匹配\if (O is Point p \u0026amp;\u0026amp; p.X == 5) { WriteLine($\"Y: {p.Y}\")}\\// 使用未来版本的替代语法处理相同的场景\if (o is Point X {var x, Y: var y} \u0026amp;\u0026amp; x == 5) { WriteLine($\"Y: {y}\")}\\if (o is Point { X : 5, Y: var y}) { WriteLine($\"Y: {y}\")}\\if (o is Point(5, var y)) { WriteLine($\"Y: {y}\")}\
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可空引用类型的实现正在进行当中。当前的思路是,当编译器检测到null值的不合理使用时就发出警告:

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string? n;\string s;\\n = null; // 好的,可空\s = null; // 警告,不应该为空\s = n; // 警告\\WriteLine(s.Length); // 一定不为空\WriteLine(n.Length) // 警告!可能为空\
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不可变值类型Record是另一项正在开发中的特性。不可变让并发环境数据分享更安全,让程序更容易推断。Record类型提供了一种在C#中使用不可变性的简洁方式。Record有默认值语义,就是说提供了开箱即用的getter、GetHashCode、equality成员实现。

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查看英文原文:C# 7 and Beyond with Mads Torgersen

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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