若要为类增加foreach支持,可在类中增加一个迭代器,即在类中实现IEnumerable接口。
必须实现IEnumerator<T> GetEnumerator()方法。
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若要为类增加foreach支持,可在类中增加一个迭代器,即在类中实现IEnumerable接口。
必须实现IEnumerator<T> GetEnumerator()方法。
LangChain开发避坑指南:为什么Pylance总提示‘无法解析导入‘?实测7种修复方案
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C#汉字转拼音首字母
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英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。
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.NET限制程序一次只能运行一个实例
利用System.Threading命名空间下的Mutex类,可以限制应用程序,让它不能同时运行多个实例。 在WinForm程序中,可以将Mutex类嵌在Main()函数中,代码如下: static class Program { /// /// 应用程序的主入口点。 /// [STAThread]
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
逆置数组
<br />1 快速逆置数组<br /> 可以使用Array中的Reverse方法。如:<br />int[] array = new int[] {1,3,5,4,2 }; Array.Reverse(array); foreach (int n in array) Console.WriteLine(n);<br />2 自己编写一个方法:DoReversal.优点:速度快,支持任何类型,不必装箱和拆箱。<br />
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值
用C#写屏幕截图小程序
一 方法 主要是利用Graphics.CopyFromScreen 方法实现屏幕截图。 二 实现 1 建一个WindowsForm程序。Form1 界面如图: Form代码: using System; using System.Collec
异步调用委托
BeginInvoke方法可以在容纳一个函数引用的委托上被调用。BeginInvoke把该函数操作添加到一个线程队列中,该函数在公共语言运行时(CLR)线程池的一个线程池上被异步调用。BeginInvoke的语法如下:IAsyncResult BeginInvoke(arguments,AsyncCallback callback,object asyncState)BeginInvoker 的参数是在该委托的函数引用的参数上加上一个AsyncCallback参数和一个object参数。callback参数
C# 命名规则
1 命名空间,类,方法,以及基类上的成员应使用Pascal规则命名。 Pascal规则是:第一个字母必须大写,并且后面的并发连结词的第一个字母均为大写,例如象GeneralManager、SmallDictionary、StringUtil都是合乎这种规则的类名.如:public class Test { public void DataBind() { } } 2 局部变量和方法中的参数用camel规则命名,并添加数据类型前缀。 camel规则是:第一个子串外的所有子串的第一个字
params 关键字
<br />params 关键字是参数修饰符,它指示目标参数是可变长度的一维数组。通过扩展该关键字可以定义一个可变长度的参数列表。用于表示类型相同,但参数数量不确定的函数中。<br />关于参数数组,需掌握以下几点。 <br /> (1)若形参表中含一个参数数组,则该参数数组必须位于形参列表的最后; <br /> (2)参数数组必须是一维数组; <br /> (3)不允许将params修饰符与ref和out修饰符组合起来使用; <br /> (4)与参数数组对应的实参可以是同一类型的数组名,也可以是
不经过第三变量,两个数交换问题
总结了一下,不经过第三个变量,实现两个数交换的方法,其实原理都大同小异。 class Program { static void Main(string[] args) { int a = 8, b = 2; Program.exchange1(ref a, ref b); Console.Write("a:{0},b:{1}", a, b); } pri
用MD5加密
1 加密字符串: public static string Hash(string toHash) { MD5CryptoServiceProvider crypto = new MD5CryptoServiceProvider(); byte[] bytes = Encoding.Default.GetBytes(toHash); bytes = crypto.ComputeHash(bytes); StringBuilde
统计文本行
<br />需要统计一个串或一个文本中的文本行数<br />利用正则表达式来匹配换行符,实现统计<br /> public static long LineCount(string source, bool isFileName) { if (source != null) { string text = source; if (isFileName)
找出字符在串中的所有出现
<br />在循环中使用IndexOf来确定一个字符出现多少次,并明确分别出现在串中的什位置。<br />1 使用ist<int>来保存找到的字符串的位置,最后一个为找到的字符串的总数<br />public static int[] FindAllOccurrences(char matchChar, string source, int maxMatches, bool caseSensitivity) { List<int> occurrences = ne
list
的底层是双向链表结构,双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中,在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。,因此反向迭代器的实现可以借助正向迭代器,即:反向迭代器内部可以包含一个正向迭代器,对正向迭代器的接口进行包装即可。是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器,并且该容器可以前后双向迭代。迭代到该位置,在这段位置上迭代需要线性的时间开销;最大的缺陷是不支持任意位置的随机访问,比如:要访问。还需要一些额外的空间,以保存每个节点的相关联信息。个元素,必须从已知的位置。
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