8.11 Enums

博客介绍了枚举类型(Enums),它为一组相关符号常量定义类型名,用于多选场景。通过Color枚举示例展示其在代码中的应用,还指出使用枚举比整数常量更具优势,能让代码更易读、自文档化,且利于开发工具辅助代码编写。
8.11 Enums
An enum type declaration defines a type name for a related group of symbolic
constants. Enums are used for
.multiple choice. scenarios, in which a runtime decision is made from a
fixed number of choices that are
known at compile-time.
The example
enum Color
{
Red,
Blue,
Green
}
class Shape
{
public void Fill(Color color) {
switch(color) {
case Color.Red:
.
break;
case Color.Blue:
.
break;
Chapter 8 Language Overview
45
case Color.Green:
.
break;
default:
break;
}
}
}
shows a Color enum and a method that uses this enum. The signature of the
Fill method makes it clear
that the shape can be filled with one of the given colors.
The use of enums is superior to the use of integer constants.as is common
in languages without enums.
because the use of enums makes the code more readable and self-documenting.
The self-documenting nature
of the code also makes it possible for the development tool to assist with
code writing and other .designer.
activities. For example, the use of Color rather than int for a parameter
type enables smart code editors to
suggest Color values.
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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