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我也要
类：
类的访问修饰符有public、internal，缺省时为internal
internal限制类在本项目中访问，不能被其他项目访问
public使得类可以在其他项目中访问，但是先要添加对该类所在项目的引用，并且using该类的命名空间；
方法：
方法的访问修饰符有private、protected、internal、public、protected internal，缺省时为private
private限制方法在本类中访问，不能在本项目的其它类和外项目访问
protected限制方法在本类和其子类，包括外项目的子类中访问（直接调用，无需实例化）；不能在本项目和其他项目的无继承关系类，以及通过实例调用访问
internal限制方法在项目内部所有的类访问，不能被其他项目访问
public使得方法可以在其它项目中访问，但是先要添加对该方法所在类所在项目的引用，并且using该类的命名空间；
** protected internal使得方法可以在本项目所有的类和外项目有继承关系的子类中访问，实际是取了两者限定范围的并集，注意不是交集
【软件分享】天若OCR文字识别V4.48（翻译功能免费）
软件简介 吾爱破解论坛大佬天若幽心开发的一款OCR文字识别工具。支持快速截图识别，以及文本翻译。 下载地址 蓝奏云盘：点击下载 百度网盘：点击下载（密码：4dm4） 坚果云盘：点击下载 天翼云盘：点击下载 微软云盘：点击下载 使用教程 1、下载后对压缩包进行解压 2、双击天若OCR文字识别.exe 3、发现桌面右下角出现软件图标 4、双击软件图标即可开始截图识别 原帖地址 https://www.52pojie.cn/thread-692917-1-1.html ...
继承的可见性
继承的可见性在C#中通过继承,子类将拥有除父类的构造函数和析构函数以外的所有的成员.注意这里的"拥有"和"可见性"是两个概念.拥有某个成员是指该成员确确实实地存在于该类中,但如果该成员的访问权限不允许该成员在继承的子类中可见(比如private,internal),我们将不能在子类中对他们进行操作——但这不表示他们不存在.public class ColorBox: Box{private int
香橙派5B-RK3588-NPU内核升级至0.9.8：RKLLM多模态部署实战
本文详细介绍了香橙派5B-RK3588设备NPU内核升级至0.9.8版本的完整流程，重点讲解了升级的必要性、两种升级方案（预编译包安装与自行编译内核）以及RKLLM SDK的安装配置。通过实战演示多模态模型转换与推理，显著提升AI计算性能，为嵌入式AI部署提供实用指南。
友元访问辅助类----限定类方法只能被指定类调用
/* 友元访问辅助类 */ template<class T> class FriendAccess { friend typename T; FriendAccess() {} }; /* 示例:类A的方法f()限定只有类B可以访问：*/ class A(){ public: void f(FriendAccess<B>){} //限制了只有类B的实例可以访问 }; class B(){ public...
2022-04-06 RK3566 上调试百兆以太网卡YT8512C 调试记录
一、原理图 二、dts &gmac1_clkin{ clock-frequency = <50000000>; status = "okay"; }; &gmac1 { phy-mode = "rmii"; clock_in_out = "input"; snps,reset-gpio = <&gpio4 RK_PC2 GPIO_ACTIVE_LOW>; snps,reset-active-low; sn...
关于 MCU 芯片外围电路的快速入门介绍
MCU 外围电路的核心是“围绕 MCU 需求，搭建稳定、匹配的外部支撑”，入门阶段无需掌握复杂设计，只需先吃透供电、复位、时钟、IO 驱动、基础通信这五大模块，再逐步扩展存储、显示、传感器等进阶功能。实践中多调试、多参考成熟方案，是快速掌握外围电路设计的关键。码字不易，若觉得本文对你有用，欢迎，相关技术热点时时看🔥🔥🔥…
C# Internal 一个访问修饰符，以internal 举例 温故而知新
在 C# 中，internal 是一个访问修饰符，用于控制类、方法、属性或其他成员的可访问性。internal翻译成中文是内部的 ，在编程中表示内部访问权限，这意味着带有 internal 修饰符的成员只能在同一个程序集（assembly）中访问，而不能在程序集外部访问。
（3万字深度解析）Kaggle《房价预测：高级回归技巧》详解复现攻略
在这篇教程式文章中，我们从零开始完成了 Kaggle《房价预测：高级回归技巧》比赛的复现工作，涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练、调优、解释和融合的完整流程。深入理解数据：阅读数据描述，结合常识对每个特征作出合理处理（如缺失值填充’None’表示无此设施 、异常值剔除 等）。对目标和偏态特征进行对数变换，使分布更平滑，从而更好满足模型假设并提升准确度。特征工程：我们创造了总面积、总浴室等新特征，整合信息提高模型可学习性。
【解决】“XXX...XXX“不可访问，因为它具有一定的保护级别
游戏引擎：Unity 版本：2019.4.6f1 【2017版本以上均可】 编译平台：Visual Studio 2019 问题截图 问题描述 原文描述："XXX…XXX"不可访问，因为它具有一定的保护级别 解决方案 检查报错问题出现的类的 继承 与 实现。即 问题类的父类、其使用的接口对象。通常出现问题源于这些不合理的访问类型级别（public、private、protected、Scale等） 最佳解决方案： 更变问题点对象的访问类级别为public或protected。 最耗时解决方案： 将其继承
OV5640调试大坑，关于binning、RES分辨率与EV曝光
OV5640在使用binning模式时，必须考虑使用场景，分辨率下降叠加动态范围压缩，会使目标对象细节在高光环境下大量丢失，2x2的binning模式，分辨率会远低于感光面积的1/4。
C#的默认访问权限
1.在namespace中的类、接口默认是internal类型的，也可以显示的定义为public类型，不允许是其他访问类型。2.在一个类里面，属性和方法默认是private的，可以显示的定义为public、private、protected、internal或protected internal等访问类型。3.接口中不能定义成员变量，接口中的方法默认为public的访问权限，但是不能显示...
让 PyCharm 代码“发光”：高亮插件与特效全攻略
PyCharm 作为一款强大的 Python IDE，支持多种插件让代码“发光”——无论是动态输入特效、彩虹括号，还是霓虹主题，都能让你的代码脱颖而出！进入 File → Settings → Editor → Color Scheme → Rainbow Brackets。进入 File → Settings → Appearance & Behavior → Material Theme。进入 File → Settings → Editor → Color Scheme → General。
C# 语法练习(9): 类[一] - 访问限制、方法、字段、属性
所有类默认继承于 System.Object(或叫 Object): using System; class MyClass1 { } class MyClass2 : Object { } class MyClass3 : System.Object { } class Program { static void Main() ...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C#中的访问修饰符public 、private、protected、internal、protected internal
c# windows 基础
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
类
类的声明 class Example { } class关键字前没有使用任何访问修饰符, 此时默认为internal(同一程序集内可访问) 类的成员 按级别分:静态成员和实例成员, 静态成员是类级别, 不属于类的实例, 而实例则属于实例 按功能分:字段, 属性, 方法, 索引器, 构造函数等 成员 说明 常量 与类关联的常数值 字段 类的变量 方法 类可执行的计算和...
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
C#中的public protected internal private
1.常见的四种方位修饰符关系下图中的protected internal是并集的关系，意思是在命名空间内是internal的，在命名空间外是protected的2.sealed finalsealed 修饰符可以应用于类、实例、方法和属性。这个是C#中用的用于类时，该类被称为密封类，密封类不能被继承；用于方法时，该方法被称为密封方法，密封方法会重写基类中的方法；sealed修饰符应用于方...
【CLR via C#】第6章-类型和成员基础
1.子类重写基类的方法时，只能放宽限制，而不能收紧限制 类可以重写基类定义的protected方法，将重写方法设为public(放宽)，但是不能将重写方法设为private(收紧)。之所以不能在派生类中收紧对基类方法的访问，是因为CLR承诺派生类总能转型为基类，并获取对基类方法的访问权。 2.static只能应用于类，不能应用于结构(值类型)。 static有以下限制 静态类必须直接从基类System.Object派生，从其他任何类派生都没有意义。因为继承只适用于对象，而你不能创建静态类的实例。 静态类不
学点C# 2 运算符& 流控制& 循环& 类
<br /><br />操作数类型<br />typeof<br />操作数大小<br />sizeof<br />执行溢出检查<br />checked<br />取消溢出检查<br />unchecked<br /> <br />流控制C# 要求在每个 case 的末尾都使用 break 或 goto 语句。在 Java 中，switch 语句只能使用整型变量，而在 C# 中可以使用字符串变量。 static void Main(string[] args) { switch (args[
.Net面试题-----语法基础
参考资料： 《进入IT企业必读的200个.Net面试题》---------朱毅 .Net所有内建类型的基类是什么？ System.Object是.Net中的所有内建类型的基类 System.Object中包含哪些方法，那些是虚方法？ （之后补充） 值类型和引用类型的区别？ （之后补充） 简述拆箱和装箱的原理？ 装箱：把引用类型转换成值类型 拆箱：把值类型转换成引用类型 装箱和拆...
C#的类（史上最全总结）
总结了C#中类的所有知识点，包括类的基本形式、字段和属性、类中方法（参数传递、重载）、静态类和静态成员、类的访问级别、类的构造函数和析构函数、IDisposable接口、继承和多态、抽象类、接口、拓展方法、委托、事件；
c# 不可访问 因为它受保护级别限制
最近开始学习c#，编了一个程序就发现问题，不可访问 因为它受保护级别限制；具体如下： 程序：using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace ConsoleApplication1{ class Program { static void Main(stri
【C#学习】24类的访问级别
文章目录声明类的位置声明VS定义类声明的语法格式代码示例 纠正：【声明】 类，【创建】 实例 声明类的位置 （1）名称空间中（最常见） （2）全局名称空间中——所有显式的名称空间之外 （3）类中：声明在类体中的类是【成员类】，它像属性，方法，字段一样属于【类成员】 声明VS定义 在C++中，类的声明与定义是可分开的，并且编程规范建议分开写 但在C#中，类的声明与定义不能分开，必须合在一起，所以可...
C#遇到 错误：不可访问，因为它具有一定的保护级别
错误原因： 访问级别限制。显然是因为类或者类成员的访问权限不够引起的。 这里不得不提一下C#中的默认访问修饰符 一、结构体中成员的默认访问级别为private，如果想要访问这个结构体里的成员，需要添加修饰public，否则会无法访问的错误； 二、类、结构、接口、委托默认为internal。 internal 是指 同一程序集中的任何代码都可以访问该类型或成员，但其他程序集不可以访问。 这句话是指： 我在同一个cs文件里里定义一个 struct，那么我在这个cs里的所有函数中，都能访问这个类； 在同一个
C# 方法默认访问级别 : private C# 类默认访问级别 : internal
C# 方法默认访问级别 : private C# 类默认访问级别 : internalpublic：访问不受限制。protected：访问仅限于包含类或从包含类派生的类型。Internal：访问仅限于当前程序集。protected internal:访问限制到当前程序集或从包含派生的类型的类别。private：访问仅限于包含类型。public同一程序集中的任何其他代码或引用该程序集的其他...
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