C#高级编程--比较对象的相等性

本文详细介绍了.NET中对象比较的四种主要方法:ReferenceEquals(), 虚拟的Equals(), 静态的Equals()以及比较运算符(==)。ReferenceEquals()用于比较引用,Equals()用于比较值,而比较运算符则介于两者之间。

1.ReferenceEquals()

是一个静态方法,测试两个引用是否引用类的同一个实例,特别是两个引用是否包含内存中的相同地址,它认为null等于null。

2.虚拟的Equals()

该方法是虚拟的,所以可以在自己的类中重写它,从而按值来比较对象。

3.静态的Equals()

与虚拟实例版本的作用相同,区别是静态版本带有两个参数,并对它们进行相等性比较,它们都是null时返回true。如果两个引用实际上引用了某个对象,它就调用Equals()的虚拟实例版本。

4.比较运算符(==)

最好将比较运算符看做严格的值比较和严格的引用比较之间的中间选项。

ReferenceEquals()用于比较引用,Equals()用于比较值,比较运算符可以看做一个中间项。ReferenceEquals()在应用于值类型时总是返回false。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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