C#中public Dictionary<string, syspara› paras = new Dictionary<string, syspara>() ; paras.add(string,syspara)有什么用?详细解释一下

时间: 2024-09-22 17:07:41 浏览: 56
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在C#中,Dictionary<TKey, TValue>是一个泛型集合,用于存储键值对。在这个例子中,Dictionary的键是string类型,值是syspara类型。 `public Dictionary<string, syspara> paras = new Dictionary<string, syspara>();` 这行代码创建了一个名为paras的字典实例,其中键是字符串类型,值是syspara类型。 `paras.Add(string, syspara);` 这个方法用于向字典中添加一个新的键值对。你需要提供两个参数:一个键(string类型)和一个值(syspara类型)。如果该键已经存在于字典中,则此方法会抛出ArgumentException异常。 Dictionary的主要用途是在需要通过键快速查找值的情况下。例如,你可以使用它来存储配置设置、用户信息或其他需要根据特定标识符进行访问的数据。 以下是一个简单的示例: ```csharp public class SysPara { public int Value { get; set; } } public class Program { public static void Main() { // 创建一个字典实例 Dictionary<string, SysPara> paras = new Dictionary<string, SysPara>(); // 添加键值对 paras.Add("key1", new SysPara { Value = 100 }); paras.Add("key2", new SysPara { Value = 200 }); // 访问字典中的值 SysPara value1 = paras["key1"]; SysPara value2 = paras["key2"]; Console.WriteLine($"Value of key1: {value1.Value}"); Console.WriteLine($"Value of key2: {value2.Value}"); } } ``` 在这个示例中,我们创建了一个名为SysPara的类,它有一个名为Value的属性。然后,我们创建了一个Dictionary实例,并向其中添加了两个键值对。最后,我们通过键访问字典中的值并打印它们。
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优化这串代码using Oracle.ManagedDataAccess.Client; public static OracleDbType ConvertOracleDbType(Type type) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": return OracleDbType.Decimal; case "string": return OracleDbType.Varchar2; case "datetime": return OracleDbType.Date; default: return OracleDbType.Varchar2; } } public static dynamic InitList(Type type) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": return new List<decimal>(); case "string": return new List<string>(); case "datetime": return new List<DateTime>(); default: return new List<string>(); } } public static void AddValue(dynamic list, Type type, object value) { switch(type.Name.ToLower()) { case "decimal": list.Add(Convert.ToDecimal(value)); break; case "string": list.Add(Convert.ToString(value)); break; case "datetime": list.Add(Convert.ToDateTime(value)); break; default: list.Add(Convert.ToString(value)); break; } } public static int BulkCopy(DataTable dataTable) { string connStr = ""; int result = 0; List<string> sql_column = new List<string>(); List<string> sql_para = new List<string>(); List<OracleParameter> paras = new List<OracleParameter>(); foreach(DataColumn column in dataTable.Columns) { sql_column.Add(column.ColumnName); sql_para.Add(":" + column.ColumnName); dynamic list = InitList(column.DataType); foreach(DataRow dr in dataTable.Rows) { AddValue(list, column.DataType, dr[column]); } OracleParameter para = new OracleParameter(column.ColumnName, ConvertOracleDbType(column.DataType)); para.Value = list.ToArray(); paras.Add(para); } using(var connection = new OracleConnection(connStr)) { connection.Open(); string sql = $"insert into {dataTable.TableName}({string.Join(",", sql_column)}) values ({string.Join(",", sql_para)})"; OracleCommand cmd = new OracleCommand(sql, connection); cmd.Parameters.AddRange(paras.ToArray()); cmd.ArrayBindCount = dataTable.Rows.Count; result = cmd.ExecuteNonQuery(); connection.Close(); } return result; }

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络,进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式,把它放在cuda(GPU)上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

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