如果使用 new 运算符创建结构对象，则会创建该结构对象，并调用适当的构造函数。与类不同，结构的实例化可以不使用 new 运算符。如果不使用 new，则在初始化所有字段之前，字段都保持未赋值状态且对象不可用。 ...

在类的使用过程中，既不需要很多方法，也不需要从类中继承，为了提升性能，可以使用结构体来替代类。 与类不同的是，结构体用struct 修饰；结构体中的实例字段不能自定义默认值，而类可以，编译器会隐式的给出结构体...

C#中对于struct我们进行初始化时可以使用new 语句 ...这不同于类使用new 语句，我们知道对一个类使用new语句会在托管堆上分配空间，而struct是值类型所以应该在栈上为其分配空间。 实际上，以...

构结构的关键字 struct,struct类型是一种值类型通常用来封装小型变量组，如果冲结构创建一个对象并将对象赋给某个变量 则变量包含结构该变量放入结构的全部值，如果复制包含变量的结构，则将该复制所有的值，对新...

C#中结构都有一个默认的不带参数的构造函数， 用于对结构的字段进行初始化，并且结构的默认构造函数不能被重写。 C#结构体构造函数之中定义的数组还可以通过构造函数传参数进行初始化操作！ 1和2的作用相同，但是...

结构体是值类型，类是引用...结构体成员不能在声明时赋值初始值，类可以（实际上，C#类成员初始化代码会被编译器放到构造函数中的最前边部分执行，而C++中根本没有这种方式，只能声明成员） 不能为结构体提供无参构...

(1) 函数的返回类型是一个结构体（如StructA），而这个返回值有可能为空。 此时不能直接返回null或者0，否则编译器会报错：无法将null或者0隐式转成结构体StructA，因为它不是一种可以为null值的类型。 public ...

原文c# 如何在类（class）和结构体（struct）之间做选择所有的框架设计者面临的一个基本的设计决定是设计一个类类型（引用类型）还是一个结构体类型（值类型）。深入理解引用类型和值类型在行为上的不同对做出选择是...

结构体和类很像，但完全不同。抱歉:) 如果你不知道结构体，或者你...既然这个系列是为了Unity而学习C#的，那先来了解一下，那些已经使用了结构体的地方吧。 Vector2, Vector3 和 Vector4 Rect Color和Color32 Bound

结构体和类同样能够定义字段，方法和构造函数，都能实例化对象，这样看来结构体和类的功能好像是一样的了，但是他们在数据的存储上是不一样的C#结构体和类的区别问题：这两种数据类型的本质区别主要是各自指向的内存...

struct Student { int age; double height; }; struct s1 = { 12，26.5}； struct s2 = { 23，28.9}；...有什么效率高的办法比较两个结构体是否相等？ 1，元素的话，一个个比咯：if(p1->age==p2->age)...有一

using System;using System.IO;using System.Runtime.Serialization;using System.Runtime.Serialization.Formatters.Soap;//using System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary;public class Test { public

在做一个项目时，使用了较多的结构体，并且存在一些结构体的嵌套，即某结构体成员集合包含另一个结构体等，总是出现一些奇怪的错误，才终于下决心好好分析一下到底类和结构体有啥不同，虽然它们很相似，但确实有很大...

比如我用Listtest =new List(); 那么实例test中的所有方法的类型就是int吗？答案：一般的如果要返回一个集合数组会用到他。他增加了代码的可读性，通过他，前台编码的人就可以不费很大力气了解到这个字段什么意思。...

C#中自定义类数组和结构数组的使用

两者在本质上都属于数据结构，封装着一组整体作为一个逻辑单位的数据和行为。 数据和行为是该类或结构的“成员”，它们包含各自的方法、属性和事件等对于C/C++程序猿来说，结构体和类的区别很小。只是结构体的默认...

一. 结构体的传递 cpp 代码 #define JNAAPI extern "C" __declspec(dllexport) // C方式导出函数 typedef struct { int osVersion; int majorVersion; int minorVersion; int buildNum; int p

结构体和类都是提供了数据的封装和构造  结构体主要是c语言的特色  类是c++的基本机制  结构体中的数据默认方式是public的，而类是private的  结构体不提供继承机制，类提供继承机制，实现代码复用  类...

网上有一大堆得转换对应表，也有一大堆的转换实例，但是都没有强调一个更重要的问题，就是c#数据类型和c++数据类型占内存长度的对应关系。 如果dll文件中只包含一些基础类型，那这个问题可能可以被忽略，但是如果是...

现在需要udp 发送一个结构体数据 结构体类型大概如下 struct A { int a; } struct B { int b; } struct C { A a; B b; } 现在要发送 结构体C类型的数据， 请问各位大神，怎样将此类...

你有没有遇到过这样的一种场景,你要声明一个结构体，里面有一个字段的类型不确定(有时候是接收A类型，有时候接收的是B类型)，这时候如果因子这种细节而声明两个结构体那样太浪费时间和篇幅了，所以就用到了泛型...

前些时间用C#的List保存一些结构体，结果出现问题：在把一个结构A加入到List中后，再修改A中的字段值，结果List中的所有项对应的字段也全都变化了！结构定义：public struct xtlist { public uint[] vlist; }在本...

如果高手路过，请帮忙解决下 ...想要实现一个具有固定大小的结构体，如下所示： struct Info { public char name[16]; public char cipher[16]; public char signature[256]; }(1) 测试一

有不定多的结构体，一个结构体包含多个整形和字符串，能不能用string?用string又该如何读呢？

也可以象类一样可以单独定义.C#结构体定义也可以在名字前面加入控制访问符，本文向你详细介绍C#结构体定义方面的内容。   C#结构体定义的情况： C#结构体定义也可以象类一样可以单独定义.class a...

什么是结构体？ 结构体有哪些特征？ 结构体怎么声明？ 结构体有什么用？ 结构体怎么用？ 结构体与类到底有什么区别？ 结构体和类在哪些场景使用？

C#结构体：结构体是轻量型的类，使用开销相对于类较小。C#类和C#结构体两者的关系：1.数据类型：类和结构体都是数据类型，类是引用类型，结构体是值类型。2.继承性：类可以继承和被继承，而结构体隐式继承于object，...

【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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