.net一些知识点5
1.dot Net带out的参数如何使用
string name;//假设这个参数带out
TestMethod(1,out name);//一定要有out
方法体中,一定要有out参数的赋值,并且能输出
2.参数的传递方式有哪些
a.值传递
b.引用传递 ref
c.输出传递 out
3.设计模式知道哪些
3.using的用法有哪些
调用命名空间
用于语句块中,可起到自动释放的作用
4.sql server的数据库连接类,用到的命名空间是什么
System.Data.SqlClient;
5.命名方式有哪些
Name首字母大小的帕斯卡命名方式,也要大驼峰命名方式
iPhone首字母小写其他单词首字母大写的,小驼峰命名方式
6.三目运算符的使用:
int a1=3,b1=4;
int max=a1>b1?a1:b1;
7.左移,右移运算
int a1=3;
a1=a1>>2;
3转为二进制是11
右移两位0
a1=3;
a1=a1<<2;
左移两位则是1100
8.介绍一下按位或,按位异或
按位或
俩个二进制数比较,同样的比特位,只要有1个是1,则对应的位是1
按位异或
俩个二进制数比较,同样的比特位,只要相同则是0,不同是1
9.解释一下何为前置自增,何为后置自增
int a1 = 3, b1 = 3;
if (a1++ == 4)
{
Console.WriteLine("IF:"+a1);//a1++是后置自增,所以是先拿3和4比较,比较完,再自增
//所以这段不会执行
}
Console.WriteLine(a1);
if (++b1 == 4)
{
Console.WriteLine("2IF:"+ b1);//++b1是前置自增,所以先自增变为4后,再与4比较
//所以这段会执行
}
Console.WriteLine(b1);
10.写一个单例模式
public Class SingleInstance{
private static readonly SingleInstance instance=new SingleInstance();
private SingleInstance(){
}
public static SingleInstance Instance=>instance;
}
相关文章:
.net一些知识点5
1.dot Net带out的参数如何使用 string name;//假设这个参数带out TestMethod(1,out name);//一定要有out 方法体中,一定要有out参数的赋值,并且能输出 2.参数的传递方式有哪些 a.值传递 b.引用传递 ref c.输出传递 out 3.设计模式知道哪些 3.us…...

(七)QT——消息事件机制&绘图&文件
目录 前言 消息事件机制 (Event System) 绘图 (Graphics & Drawing) 绘图设备 Qt 提供的主要绘图设备 Qt 主要绘图设备的特点 各个绘图设备的详细介绍 文件处理 (File Handling) 总结 前言 QT 是一个非常强大的图形用户界面(GUI)开发框架&…...
【虚幻引擎UE】AOI算法介绍与实现案例
【虚幻引擎UE】AOI算法介绍与实现 一、AOI算法介绍AOI算法的典型应用场景二、AOI相关算法1. 边界框法(Bounding Box Method)2. 动态AOI算法3. 布尔运算(Boolean Operations)4. 四叉树(Quadtree)5. R树(R-Tree)6. 圆形AOI算法7. 网格分割(Grid Partitioning)8. 多边形…...

python学opencv|读取图像(六十)先后使用cv2.erode()函数和cv2.dilate()函数实现图像处理
【1】引言 前序学习进程中,先后了解了使用cv2.erode()函数和cv2.dilate()函数实现图像腐蚀和膨胀处理的效果,相关文章链接为: python学opencv|读取图像(五十八)使用cv2.erode()函数实现图像腐蚀处理-CSDN博客 pytho…...

AI能帮谷歌SEO做什么?
现在没用过AI写内容的人,应该不多了,用ChatGPT写文章,用MidJourney画图,用各种工具做调研,AI已经成为SEO玩家的“标配”。但AI到底能帮SEO做到什么?省钱?省时间?还是更重要的东西&am…...

SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现
SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现 目录 SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来(优…...

【机器学习】数据预处理之数据归一化
数据预处理之数据归一化 一、摘要二、数据归一化概念三、数据归一化实现方法3.1 最值归一化方法3.2 均值方差归一化方法 一、摘要 本文主要讲述了数据归一化(Feature Scaling)的重要性及其方法。首先通过肿瘤大小和发现时间的例子,说明了不同…...

【专题】2024-2025人工智能代理深度剖析:GenAI 前沿、LangChain 现状及演进影响与发展趋势报告汇总PDF洞察(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p39630 在科技飞速发展的当下,人工智能代理正经历着深刻的变革,其能力演变已然成为重塑各行业格局的关键力量。从早期简单的规则执行,到如今复杂的自主决策与多智能体协作,人工智能代理…...
非递减子序列(力扣491)
这道题的难点依旧是去重,但是与之前做过的子集类问题的区别就是,这里是求子序列,意味着我们不能先给数组中的元素排序。因为子序列中的元素的相对位置跟原数组中的相对位置是一样的,如果我们改变数组中元素的顺序,子序…...
网站快速收录策略:提升爬虫抓取效率
本文转自:百万收录网 原文链接:https://www.baiwanshoulu.com/102.html 要实现网站快速收录并提升爬虫抓取效率,可以从以下几个方面入手: 一、优化网站结构与内容 清晰的网站结构 设计简洁明了的网站导航,确保爬虫…...

系统思考—自我超越
“人们往往认为是个人的能力限制了他们,但事实上,是组织的结构和惯性思维限制了他们的潜力。”—彼得圣吉 最近和一家行业隐形冠军交流,他们已经是领域第一,老板却依然要求:核心团队都要自我超越,攻坚克难…...

苍穹外卖-菜品分页查询
3. 菜品分页查询 3.1 需求分析和设计 3.1.1 产品原型 系统中的菜品数据很多的时候,如果在一个页面中全部展示出来会显得比较乱,不便于查看,所以一般的系统中都会以分页的方式来展示列表数据。 菜品分页原型: 在菜品列表展示时…...
子集II(力扣90)
这道题与子集(力扣78)-CSDN博客 的区别就在于集合中的元素会重复,那么还按照之前的代码来操作就会得到重复的子集,因此这道题的重点就在于去重。需要注意的是,这里的去重指的是在同一层递归中,而在往下递归的子集中可以取重复的元…...
user、assistant、system三大角色在大语言模型中的作用(通俗解释)
1 概述 在大语言模型中,通常涉及到三种角色:用户(user)、助手(assistant)和系统(system)。简单来说,和大模型对话其实是三个人的电影。 2 角色定义 2.1 系统…...
LeetCode 3444.使数组包含目标值倍数的最小增量
给你两个数组 nums 和 target 。 在一次操作中,你可以将 nums 中的任意一个元素递增 1 。 返回要使 target 中的每个元素在 nums 中 至少 存在一个倍数所需的 最少操作次数 。 示例 1: 输入:nums [1,2,3], target [4] 输出:…...

2月9日星期日今日早报简报微语报早读
2月9日星期日,农历正月十二,早报#微语早读。 1、2025WTT新加坡大满贯:王楚钦林诗栋获得男双冠军; 2、海南万宁快查快处一起缺斤短两案件:拟罚款5万元,责令停业3个月; 3、四川宜宾市筠连县山体…...

MOSSE目标跟踪算法详解
1. 引言 MOSSE算法(Multi-Object Spectral Tracking with Energy Regularization)是多目标跟踪领域的一座里程碑式成果,被认为是开创性的工作,为后续研究奠定了重要基础。该算法通过创新性地结合频域特征分析与能量正则化方法&am…...

生成式聊天机器人 -- 基于Pytorch + Global Attention + 双向 GRU 实现的SeqToSeq模型 -- 下
生成式聊天机器人 -- 基于Pytorch Global Attention 双向 GRU 实现的SeqToSeq模型 -- 下 训练Masked 损失单次训练过程迭代训练过程 测试贪心解码(Greedy decoding)算法实现对话函数 训练和测试模型完整代码 生成式聊天机器人 – 基于Pytorch Global Attention 双向 GRU 实…...

本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比
本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比 在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型(Large Language Model, LLM)的应用场景日益广泛。无论是企业级应用还是个人开发,本地部署大语言模型已经成为一种趋势。DeepSeek-R1-32B和DeepSeek-R1-7B作为DeepSeek系列…...

AWS Fargate
AWS Fargate 是一个由 Amazon Web Services (AWS) 提供的无服务器容器计算引擎。它使开发者能够运行容器化应用程序,而无需管理底层的服务器或虚拟机。简而言之,AWS Fargate 让你只需关注应用的容器本身,而不需要管理运行容器的基础设施&…...
云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?
大家好,欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇! 在上一篇,我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在,我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主,是时…...

多模态2025:技术路线“神仙打架”,视频生成冲上云霄
文|魏琳华 编|王一粟 一场大会,聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中,汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手,关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中,…...
django filter 统计数量 按属性去重
在Django中,如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量,你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求: 方法1:使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item,并且你想…...
Spring AI与Spring Modulith核心技术解析
Spring AI核心架构解析 Spring AI(https://spring.io/projects/spring-ai)作为Spring生态中的AI集成框架,其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似,但特别为多语…...
力扣-35.搜索插入位置
题目描述 给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 class Solution {public int searchInsert(int[] nums, …...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...

Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...
智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术,在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

云原生安全实战:API网关Kong的鉴权与限流详解
🔥「炎码工坊」技术弹药已装填! 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 一、基础概念 1. API网关(API Gateway) API网关是微服务架构中的核心组件,负责统一管理所有API的流量入口。它像一座…...
Python学习(8) ----- Python的类与对象
Python 中的类(Class)与对象(Object)是面向对象编程(OOP)的核心。我们可以通过“类是模板,对象是实例”来理解它们的关系。 🧱 一句话理解: 类就像“图纸”,对…...