为什么要用Get Set,有何好处?

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关于java中getset方法的好处

在程序设计中,大家都知道很少定义一个public类变量,都是通过定义setget方法来获取对该属性的访问权.下面描述下这样设计的好处: 一个很low的好处,方便自动补全时得到类的属性,只需要.set或.get就可以查看类的...

JAVA中为什么要采用getset方法的形式来对成员变量进行访问

关于getset方法是干什么的我就不多说了,这里只说一下我最近学习过程中突然产生的一个疑问,java中为什么要采用这样一种机制?上网搜了半天最终感觉这种解释比较靠谱一点,应该是就是为了可以做出一个标记,从而...

java 私有属性加get/set方法跟直接把属性设置成public区别吗?

但是这个例子只是展示了一个常规的私有属性与 get/set 方法的使用模式,仅仅从这个例子中看不出来这个模式有什么好处。实际上,公共属性与私有属性的使用,还是很大区别的: 如果一个属性是 public,那么外部...

TypeScript 通过访问器get/set访问与方法访问有何区别,各自的有事和缺点

TypeScript 通过访问器get/set访问与方法访问有何区别,各自的有事和缺点 class Manager{ private _userNameList: string[]; set userNameList(userNameList: string[]) { this._userNameList = ...

C#中getset方法,在封装时的应用?

getset是访问器,当private修饰的成员时,其他对象无法访问到,必须访问器来访问。 get访问器:相当于一个具有属性类型返回值的无参数方法,它除了作为赋值的目标外,当在表达式中引用属性时,将调用get访问...

vue数据绑定中defineProperty清晰解析和setget使用,不懂就问

defineProperty清晰解析和setget使用,不懂就问 都知道vue中的数据绑定就是object.defineProperty以及其中的setget实现的,所以理解vue的内部原理之前就需要理解object.defineProperty.因为很多关于这个的解释...

iOS关于setget方法、点语法和直接访问

而我们知道声明属性会加关键字,这些个关键字的作用就是帮助系统合成你setget方法 例如copy关键字,它的含义是“拷贝”,一般在不可变对象上,它的意义就是,你在给这个属性赋值时,不论赋值对象是可变...

Java get set 同步_java集合List,Set,Map面试题目(内附答案)

# java集合List,Set,Map面试题目(内附答案)**ArrayList和Vector的区别**这两个类都实现了List接口(List接口继承了Collection接口),他们都是有序集合,即存储在这两个集合中的元素的位置都是顺序的,相当于一种...

GET和POST请求的本质区别是什么

GET和POST请求的本质区别是什么? 文章目录前言一、我的答案二、简单介绍下GET和POST建立项目1.GET方式2.POST方式本文重点然后接下来才是我想说的也是看到wx中某个博主猿某某说的:GET产生一个TCP数据包POST产生两个...

为什么要使用ORM技术?和 JDBC 何不一样?

 为什么要使用ORM技术?和 JDBC 何不一样?  参考答案:  orm是一种思想,就是把object转变成数据库中的记录,或者把数据库中的记录转变成objecdt,我们可以jdbc来实现这种思 想,其实,如果我们的项目是...

Intellij IDEA 生成Get/Set方法快捷键

从Eclipse到IDEA,已是第三天,好不容易适应了视觉上的改变...尽管方法使IDEA的快捷键改为何Eclipse一样,但既然换了作战工具,还是熟悉自带的比较好。Alt + Insert 组合,可唤出选择面板:选择自己需要的选项即可!

Object.defineProperty是如何劫持get set 并且是如何深度监听、如何监听原生数组方法

如果修改对象的默认特性,必须使用Object.defineProperty方法,它接收三个参数:属性所在的对象、属性的名字、一个描述符对象。那么接下来先看看他如何深度监听原生数组的~~~~~~ observer //先准备数据 const data...

List、Map、Set三个接口,存取元素时,各有什么特点?

List与Set都是单列元素的集合,它们一个功共同的父接口Collection。Set里面不允许重复的元素,存元素:add方法一个boolean的返回值,当集合中没有某个元素,此时add方法可成功加入该元素时,则返回true;当...

ArrayList和LinkedList有何区别?

对于随机访问getset,ArrayList优于LinkedList,因为LinkedList移动指针; 对于添加和删除操作add和remove,一般大家都会说LinkedList比ArrayList快,因为ArrayList移动数据。 ...

java getbean不同实现_JavaBean的属性可读写,编写时set方法和get方法必须配对。

【简答题】session对象与application对象有何区别?【其它】编写程序,以SharedPreference形式记住QQ密码,下次打开应用时自动填充【用户名】和【密码】,提交apk。【填空题】想在JSP页面中使用Bean,必须首先使用____...

Java 泛型 <? super T> 中 super 怎么 理解?与 extends 有何不同?

与 extends 有何不同? 首先看这段代码 // compile error // List appList2 = new ArrayList(); // appList2.add(new Fruit()); // appList2.add(new Apple()); // appList2.add(new RedAppl

java布尔字段is前缀_Javabean中,对于boolean类型的属性,可以使用is代替方法名称中的setget前缀,创建...

【填空题】想在JSP页面中使用Bean,必须首先使用____动作标记在页面中定义一个JavaBean的实例。【其它】请自选一首文学作品(诗、词、曲或精短散文等), 做成PPT ,配以合适的乐曲,进行配乐朗诵( 在课堂上展示,并录制...

Java中Comparable接口和Comparator接口有何不同?

Comparable 和 Comparator 都可以用于对象的比较,那么他们之前有什么区别? 1.Comparator Comparator 是一个接口,一个类如果实现了这个接口,必须实现 compareTo 方法,也就是意味着这个类的实例之间可以比较大小...

python label属性_“label”属性在matplotlib box plots中有何用途?

ax.boxplot()中的labels参数设置轴的xticklabels,而不是box对象的标签(这将在ax.legend()...在代码中替换的相关代码段是:for b in boxplot_dict['boxes']:lab = ax.get_xticklabels()[i].get_text()print("Labe...

java中List、Set、Map集合遍历的几种方式小结和比较

一、集合类的通用遍历方式, 迭代器迭代:1.迭代遍历whileIterator it = list.iterator();while(it.hasNext()){Object obj = it.next();System.out.println(it.next());}2.迭代遍历forfor(Iterator it = it.iterator...

java集合框架————Set集合接口

Set接口与List接口最大的不同在于Set接口中的...因此,在Set接口中没有get()方法。 在Set子接口中两个常用子类:HashSet(无序存储)、TreeSet(有序存储) 1.set接口常用字类 范例:观察HashSet使用 import java.ut...

java doget 和dopost_Servlet中doGet和doPost方法有何区别?

一个Web开发者,你一定知道在客户端与服务端的交互中,HTTP协议我们提供了许多方法可供使用,例如最为大家熟知的GET和POST方法,此外还有PUT和DELETE等。今天我们就来说说最为大家熟悉,也被误用最多的GET和...

Handler有何作用?如何使用

android Handler有何作用?如何使用

setheader是什么意思_response.setHeader(“Refresh”, “5”)的含义是指页面刷新时间_______。...

【简答题】请说出JSP中常的内置对象及其作用。【判断题】布置JavaBean须...【填空题】使用Bean首先在JSP页面中使用____指令将Bean引入。【其它】使用Sqlite数据库实现“绿豆通讯录”,要求实现“增删改查”,提交...

Form表单method属性的两种提交方式Get和Post的区别

Mothod属性是控制表单的提交方式的。 表单提交方式两种:post方式的提交,get方式提交(默认的方式)...2.因为get方式把数据显示在地址栏里面,所以他可以传递的数据量是限制的。Post的大小是没有限制的。 3....

什么是 cookie? 会话 cookie 与持久性 cookie 之间 有何区别?

转载: https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/security/web-security-appliance/cn/117925-technote-csc-00.html 2 种不同类型的 cookie:会话 cookie 和持久性 cookie 简介 本文将介绍什么是 ...

java_web:表单提交方式get与post的区别

例:现有1个jsp页面Register.jsp将其表单数据传递到Show.jsp页面显示 其默认的表单提交方式:method="get" 除此之外,地址栏请求方式与超链接请求方式也默认:method="get" get与post的区别: get方式会在地址...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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