.net 2.0中使用泛型的一种技巧

VB.NET——泛型集合的使用 因为我们每次和数据库交互都需要转换为泛型,所以将这个方法抽象出来,放在D层一遍调用,和sqlhelper类的作用相似'********************************************** '说明:将DataTable转化为泛型集合 '命名空间:DAL '机器名称:晓 '创建日期:2015/2/23 11:13:28 '作者:郑浩 '版本号:V1.00 '********** 阅读详情

 

 

 

泛型的使用需要在关键字(如List和Dictionary)后面紧跟用<>包含着的类型名称,如果同一种写法多次使用到,则会显得有些繁冗。例如下面的代码,定义了一个类Person,表示对“人”的简单抽象,而在现实世界中,“人”经常是成群地以“集合”方式出现,这里就选择Dictionary作为集合的数据结构来描述这样一个集合。

 


    
using System;
    
using System.Collections.Generic;

    
class Person
    
{
        
private int identityNO;
        
private string name;

        
public int IdentityNO
        
{
            
get { return identityNO; }
            
set { identityNO = value; }
        }

        
public string Name 
        
{
            
get { return name; }
            
set { name = value; }
        }


        
public Person(int identityNO, string name)
        
{
            
this.identityNO = identityNO;
            
this.name = name;
        }

    }


    
class TestApp
    
{
        
public static void Main(string[] args)
        
{
            
// 定义公司A的员工集合,需要显式地指明key和value的类型
            Dictionary<int, Person> personsOfCompanyA = new Dictionary<int,Person>();
            personsOfCompanyA.Add(
111, new Person(111, "张三"));
            personsOfCompanyA.Add(
222, new Person(222, "李四"));
            personsOfCompanyA.Add(
333, new Person(333, "王五"));

            
// 此处定义B公司的员工集合,同样地该声明语句需要指明Dictionary中key的类型,和value的类型
            Dictionary<int, Person> personsOfCompanyB = new Dictionary<int, Person>();
            personsOfCompanyA.Add(
444, new Person(444, "郭靖"));
            personsOfCompanyA.Add(
555, new Person(555, "王蓉"));
            personsOfCompanyA.Add(
666, new Person(666, "段誉"));

            
// 下面再声明多个Person组成的集合
            Dictionary<int, Person> personsOfCompanyC = new Dictionary<int, Person>();
            Dictionary
<int, Person> personsOfCompanyD = new Dictionary<int, Person>();
            Dictionary
<int, Person> personsOfCompanyE = new Dictionary<int, Person>();
        }

    }
;

在上面的代码中可以发现,每次定义Person集合的时候都需要显式地指出集合中key和value的类型,如果对Dictionary<int,Person>进行封装,则可以精简代码的编写。
使用与上述代码相同的Person类,新增一个集合类PersonDictionary用于封装Dictionary<int,Person>。

 


    
// 定义一个集合类,该类继承与Dictionary,并且强制指定了key和value的类型分别为int和Person
    class PersonDictionary : Dictionary<int, Person>
    
{
        
// 可以在此处添加新的属性或方法
    }
;

    
// 则在TestApp类中可以使用PersonDictionary 作为Person集合的数据结构
    class TestApp
    
{
        
public static void Main(string[] args)
        
{
            
// 定义公司A的员工集合,无需再显式地指明key和value的类型
            PersonDictionary personsOfCompanyA = new PersonDictionary();
            personsOfCompanyA.Add(
111, new Person(111, "张三"));
            personsOfCompanyA.Add(
222, new Person(222, "李四"));
            personsOfCompanyA.Add(
333, new Person(333, "王五"));

            
// 此处定义B公司的员工集合
            PersonDictionary personsOfCompanyB = new PersonDictionary();
            personsOfCompanyA.Add(
444, new Person(444, "郭靖"));
            personsOfCompanyA.Add(
555, new Person(555, "王蓉"));
            personsOfCompanyA.Add(
666, new Person(666, "段誉"));

            
// 下面再声明多个PersonDictionary的集合
            PersonDictionary personsOfCompanyC = new PersonDictionary();
            PersonDictionary personsOfCompanyD 
= new PersonDictionary();
            PersonDictionary personsOfCompanyE 
= new PersonDictionary();
        }

    }
;

修改后的代码在视觉上和.net 1.1有很多相似,只需要新增一个PersonDictionary集合类,使用这样的方法可以很快地将原有.net 1.1的代码转移到.net 2.0平台而不用做过多的修改。同时在PersonDictionary中可以添加一些在项目中使用倒的属性和方法,以对Dictionary进行扩展。

对于其他支持泛型的类如List,也可以实现类似上面的代码封装。

 

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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