C#属性默认值设置

4种方法轻松为C#自动属性设置默认值,你用对了吗? 通过今天的介绍,相信你已经掌握了在 C# 中为自动属性设置默认值的四种方法。无论是构造函数初始化、表达式体成员、私有字段还是属性初始化器,都有各自的适用场景和优缺点。希望这篇文章能帮助你在实际开发中更加得心应手。如果你有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言,我们一起交流,共同进步! 阅读详情

C#属性默认值设置

关于在MVC中view中设置默认值,可以象如下设置:

1、关于VIEWMODEL的部分

如果是C#  6.0,网上资料查到说可以

public int X { get; set; } = 100

如果语法不支持,只能改回.net 2.0的写法。

public class UserType
    {
        private int _UserType = 1;
        public int UserTypeID 
        {
            get
            {
                return this._UserType;
            }
            set
            {
                this._UserType = value;
            }
        }
    }

需要纠正一下的是,在属性上通过Attribute加[DefaultValue()]的方法是无效的。

//无效
[DefaultValue(1)]
public int UserTypeID { get; set; }

2、关于Controller部分

如果想在View中获取设置的默认值,那么我们需要返回一个new type()。

        public ActionResult Create()
        {
            ViewBag.MaxOrder = userTypeRepository.MaxOrder();
            return View(new UserType());
        }

这样通过查看HTML源代码,可以得到正确结果。

<input data-val="true" data-val-number="字段 UserTypeID 必须是一个数字。" data-val-required="UserTypeID 字段是必需的。" id="UserTypeID" name="UserTypeID" type="hidden" value="11" />

如果不new一个对象,是不能得到默认值的。

 

附注:

如果我们不对属性设置默认值,MVC会帮我们自动填充默认值。如下:

复制代码

//ViewModel部分
public int UserTypeID { get; set; }

//Controller部分
ViewBag.MaxOrder = userTypeRepository.MaxOrder();
return View(new UserType());

//查看HTML,MVC自动将int设为了0
<input data-val="true" data-val-number="字段 UserTypeID 必须是一个数字。" data-val-required="UserTypeID 字段是必需的。" id="UserTypeID" name="UserTypeID" type="hidden" value="0" />

复制代码

 

所以我们实际可以这样使用:

VIEWMODEL

复制代码

    public class UserType
    {
        public int UserTypeID { get; set; }

        [Required(ErrorMessage = "请输入用户类型名称")]

        public string TypeName { get; set; }
        [Required(ErrorMessage = "请输入用户类型排序")]
        [Range(-100, 100, ErrorMessage = "请输入正确的排序")]
        public int TypeOrder { get; set; }
    }

复制代码

Controller

        public ActionResult Create()
        {
            ViewBag.MaxOrder = userTypeRepository.MaxOrder();
            return View();
        }

Save

复制代码

        public void SaveData(UserType UserType)
        {
            met_UserType model = UserType.MapTo<met_UserType>();

            if (UserType.UserTypeID == 0)
            {
                db.Entry<met_UserType>(model).State = EntityState.Added;
                LogRepository.Add(string.Format("添加了用户类型:{0}", UserType.TypeName));
            }
            else
            {
                db.Entry<met_UserType>(model).State = EntityState.Modified;
                LogRepository.Add(string.Format("编辑了用户类型:{0}", UserType.TypeName));
            }
            db.SaveChanges();
        }

复制代码

 

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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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