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C# - "partial"类的好处是什么?

我问这个是因为我发现分发类定义是一个非常危险的特性,这样你就不能真正确定你是否了解它。即使我找到了三个部分定义,我怎么知道某处没有第四个定义?我是C#的新手,但已经使用C++10年,也许这就是我震惊的原因?无论如何,“部分”概念一定有一些很大的好处,我显然没有注意到这一点。我很想了解更多关于它背后的哲学。编辑:抱歉,错过了thisduplicate在搜索现有帖子时。 最佳答案 部分类在使用代码生成时很方便。如果您想修改生成的类(而不是从它继承),那么您将面临在重新生成代码时丢失更改的风险。如果您能够在单独的文件中定义额外的方法等,则

ES近实时刷新与refresh_interval参数设置相关问题

ES中的查询是近实时的,也就是说当数据添加到索引后并不能马上被查询到,等到索引刷新后才会被查询到,索引刷新相关字段为refresh_interval,默认为1s刷新一次。为何说ES的查询是近实时的呢?首先先了解下ES写入数据的过程:ES写入数据是先把数据写进Luence的**"memorybuffer"缓冲区**(同时也会把数据写一份到translogbuffer,进行定时同步到磁盘的持久性操作),Elasticsearch是基于Lucen

Linux操作之ar命令对文件打包与解开文件

文章目录💻前言一、ar打包与解压文件操作语法参数说明选择性参数说明运行示范总结💻前言记录已经被时代的潮流抛弃的ar操作打包的命令,现在已经被tar命令所替代。ar命令适用于Linux,FreeBSD,IBM,AIX平台。一、ar打包与解压文件操作语法ar[参数][选择性参数]打包的文件名称[成员文件]参数说明参数功能-d删除打包文件中的文件-m更改打包文件中的文件顺序-p显示打包文件中的文件内容-q将文件保存在打包文件中,不检查是否出现重复的文件-r将文件保存在打包文件中,若有重

华为防火墙配置

防火墙**作用:**它用于保护一个网络区域免受来自另一个网络区域的攻击和入侵**使用场景:**通常被应用于网络边界,例如企业互联网出口、企业内部业务边界、数据中心边界等。防火墙根据设备形态分为,框式防火墙、盒式防火墙和软件防火墙,支持在云上云下灵活部署。防火墙、交换机、路由器对比以园区网为例,交换机作用是接入终端和汇聚内部路由,组建内部互联互通的局域网。路由器作用是路由的分发、寻址和转发,构建外部连接网络。防火墙作用是流量控制和安全防护,区分和隔离不同安全区域。安全区域

leetcode刷题之背包问题(01背包)

01背包概念:有n件物品和一个最多能背重量为w的背包。第i件物品的重量是weight[i]weight[i]weight[i],得到的价值是value[i]value[i]value[i]。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。方法1:暴力回溯法方法2:动态规划三个物品,物品的重量分别为{1,3,4},物品的价值分别为{15,20,30};背包最大容量为4。(一)二维dp数组确定dp数组以及下标的含义:dp[i][j]dp[i][j

C# 局部类

如何在多个文件和不同命名空间中使用C#编写分部类? 最佳答案 你不能。来自here...Usingthepartialkeywordindicatesthatotherpartsoftheclass,struct,orinterfacecanbedefinedwithinthenamespace必须在同一个命名空间中。根据评论:这是anarticle讨论跨多个程序集定义命名空间。从那里...Strictlyspeaking,assembliesandnamespacesareorthogonal.Thatis,youcandecla

机器学习 标量、向量、矩阵的求导 PyTorch自动求导

1说明本文是学习DiveintoDeepLearning中相应内容做出的总结和一些实现代码,原文链接:矩阵计算。2求导学习PyTorch的自动求导之前首先需要知道求导的过程。注意:可能不同的教材关于对于向量和矩阵求导有着不同的定义,本文关于向量或者矩阵求导后会进行一次转置操作。但在PyTorch中不会进行转置,所以代码的求导后的形状可能与手动进行推导的形状不一样。我也是跑完代码才发现代码似乎并没有进行转置的操作。2.1标量求导首先介绍标量求导,标量求导可以分为标量关于向量求导和标量关于矩阵求导。2.1.1标量关

方块消除 Blocks【区间DP】

>LinkUVA10559>Description有nnn个带有颜色的方块,没消除一段长度为x的连续的相同颜色的方块可以得到x2x^2x2的分数,让你用一种最优的顺序消除所有方块使得得分最多。>解题思路设fi,jf_{i,j}fi,j​为消除了[i,j][i,j][i,j]的方块得到的最大价值,但是我们发现消除了某一区间后,两边的方块会并到一起,所以DP只考虑要消除的区间是不能做到最优的。所以我们多加一维来表示状态,设:fi,j,kf_{i,j,k}fi,j,k​为消除了[i,j

T检验、F检验、Z检验、卡方检验

文章目录一、几种假设检验二、Z检验1.Z分布2.适用条件3.用途4.公式5.应用实例三、T检验1.T分布2.适用条件3.用途4.公式四、F检验1.F分布2.适用条件3.用途五、卡方检验1.卡方分布2.用途3.案例一、几种假设检验1.有关平均值参数u的假设检验(Z检验、T检验)根据总体方差是否已知及样本容量大小,分为T检验与Z检验,如下图:2.有关参数方差σ2的假设检验(F检验)F检验主要用于检验两个分布的方差是否相同3.检验两个或多个变量之间是否有关系(卡方检验)卡方检

Gazebo仿真记录 Turtlebot3 + D435i

在Gazebo环境中在Turtlebot3上添加深度相机D435和IMU。步骤1.准备工作创建ROS工作空间,下载turtlebot3相关代码和realsense2_description模型文件放到工作空间下。Turtlebot3:主要是turtlebot3、turtlebot3_simulations、turtlebot3_msgsrealsense2_description:存放Realsense相关型号的相机模型文件及xacro文件。这里的相机型号包括d415、d345、r410、r430和t265。可以用view_d415_model.lau