关于ConditionalAttribute

.NET技术 > C# [问题点数:40分,结帖人hityct1]
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尽量使用条件属性(Conditional Attribute)而不是#if/#endif预处理

.net框架提供了一个特性:属性(Attribute),注意:此属性非彼属性(property)(这都是翻译惹的祸)。 .net框架提供了两种类型的Attribute属性:内置属性,自定义属性。顾名思义,内置属性是框架已经为我们开发...

4、尽量使用条件属性(Conditional Attribute)而不是#if/#endif预处理

对于这条规则我们一般关心得比较少,只有在系统调试时用得比较多。在讲这条规则之前让我们来了解下“什么是条件属性”。 对于.net初学者,当第一次遇到函数上面加一对“[]”中括弧时,一定觉得很陌生。...

C#特性:ConditionalAttribute

ConditionalAttribute类 msdn解释: 指示编译器应忽略方法调用或属性,除非已定义指定的条件编译符号。 命名空间: System.Diagnostics 语法: // // 摘要: // 指示编译器,除非定义了指定的有...

Conditional Attribute

添加条件的方式 编制指令:在每个代码文件的最上方添加 #define CONDITION1 编译器选项中设置 #define CONDITION1 #define CONDITION2 using System; using System.Diagnostics;... Console.Write...

Improve ConditionalAttribute documentation

<div><p>I think <code>ConditionalAttribute</code> is one of the more confusing features of C#/.Net, so it's important that it's well documented. <p>Some of the ways in which the document could...

C#使用ConditionalAttribute特性来实现代码调试

#if/#endif条件编译常用来由同一份源代码生成不同的结果文件,最常见的有debug版和release版。但是,这些工具在具体应用中并不是非常得心应手,因为它们太容易被滥用了,使用它们创建的代码通常都比较难理解,且...

Add support for ConditionalAttribute

<p>Applying ConditionalAttribute to a method indicates to compilers that a call to the method should not be compiled into Microsoft intermediate language (MSIL) unless the conditional compilation ...

C#中使用System.Diagnostics.ConditionalAttribute移除无用函数调用

在以往的开发中,我们通常会使用如下代码来限定调试性日志的作用范围: public class XXXDebugger { public static void Log(object message) { #if UNITY_EDITOR UnityEngine.Debug.Log(message);...

use of System.Diagnostics.ConditionalAttribute

<div><p>I see there are many MvxBindingTrace.Trace or MvxTrace.Trace, is it possible to have [Conditional(DEBUG)] to eliminate the function call in release built ? </p><p>该提问来源于开源项目:...

特性

既然是从头学起,那理所当然的要从最简单的说起:  命名:  C#中有两种命名方式,一种叫驼峰命名法,另一种叫Pascal命名法。  驼峰命名法的要求是:第一个单词的所有字母全部小写,后面的所有单词首字母大写,...

c#尽量使用条件属性(Conditional Attribute)

至此我们应该对Attribute属性大体了解了。下面来看看条件属性(Conditional Attribute)到底是怎么回事。 1[Conditional("DEBUG")]2publicvirtualvoidTestAtDebug()3{4Console.WriteLine("Testatdebugingcon...

.net attribute的使用之Conditional

Conditional用于让程序中的方法根据预处理标示来执行,比如[Conditional("DEBUG")]public void Test(){//do something} Test();"DEBUG"是预定义的一个标识,以上只有调试阶段Test()方法才能被执行。...

Unity条件属性控制器

今天在国外扒过来的一个很好用的小工具,分享下 原文 using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; ...[AttributeUsage(AttributeTargets.Field | AttributeTargets...

c# Conditional用法详解

百度了一下关于conditional的文章,大都说的都是非常浅显,只是老生常谈了下尽量多使用conditional而少用#if,收获不大。 现在我自己测试了一下,也查阅了MSDN,有点心得,说出来与大家分享。 Conditional其实是一个...

关于C# 中的Attribute 特性

纠结地说,这应该算是一篇关于Attribute 的笔记,其中的一些思路和代码借鉴了他人的文笔(见本文底部链接)。但是,由于此文对Attribute 的讲解实在是叫好(自夸一下 ^_^),所以公之于众,希望能对大家有所帮助。 ...

搞Unity开发遇到的一些坑

在Resources下文件是只读的 报Null错误可能是调用顺序导致获取不到对象

(转)关于C# 中的Attribute 特性

摘要:纠结地说,这应该算是一篇关于Attribute 的笔记,其中的一些思路和代码借鉴了他人的文笔(见本文底部链接)。但是,由于此文对Attribute 的讲解实在是叫好(自夸一下 ^_^),所以公之于众,希望能对大家有所...

关于优化C#程序的五十种方法

一、用属性代替可访问的字段1、.NET数据绑定只支持数据绑定,使用属性可以获得数据绑定的好处;2、在属性的get和set访问器重可使用lock添加多线程的支持。 二、readonly(运行时常量)和const(编译时常量)1、...

关于C#程序优化的五十种方法

一、用属性代替可访问的字段 1、.NET数据绑定只支持数据绑定,使用属性可以获得数据绑定的好处; 2、在属性的get和set访问器重可使用lock添加多线程的支持。 二、readonly(运行时常量)和const(编译时常量) 1、...

C#条件编译选项:Conditional(代替#if...#endif)

C#条件编译选项:Conditional(代替#if...#endif)

【C#进阶3-1】C#特性、反射、属性

一、目录 【Unity3D从入门到进阶】文章目录及设置这个专栏的初衷 二、C#特性 2-1、描述 首先,我们肯定Attribute是一个类,下面是msdn文档对它的描述: 公共语言运行时允许你添加类似关键字的描述声明,叫做...

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【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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