36、C对象生命周期管理与集合泛型编程全解析

C#对象生命周期管理与集合泛型编程全解析

1. 对象资源清理与 Dispose 方法

在处理文件流等资源时,我们常常会用到 Close Dispose 方法。例如下面的代码:

static void DisposeFileStream()
{
    FileStream fs = new FileStream("myFile.txt", FileMode.OpenOrCreate);
    // Confusing, to say the least!
    // These method calls do the same thing!
    fs.Close();
    fs.Dispose();
}

虽然“关闭”文件感觉比“释放”文件更自然,但这种重复的清理方法可能会让人困惑。对于实现了 IDisposable 接口的类型,调用 Dispose() 始终是安全的做法。

1.1 重用 C# using 关键字

当处理实现了 IDisposable 接口的托管对象时,通常会使用结构化异常处理来确保在运行时异常发生时调用 Dispose() 方法,示例如下:

Console.WriteLine("***** Fun with D
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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