Obiect reference not set to an instance of an object

引用中的代码片段展示了一个重载运算符"=="的实现，用于比较两个Test24对象。在该实现中，首先判断t2对象是否为null，如果是则判断t1对象是否也为null，如果是则返回true，否则调用t2对象的Equals方法来比较t1对象。而引用中的代码是一个Test24类的示例，其中重载了"=="和"!="运算符，以及实现了GetHashCode和Equals方法。在MyFun方法中，创建了一个Test24对象t，并使用"=="运算符来比较t是否为null，根据结果输出对应的信息。根据代码逻辑，由于t是一个实例化的对象，所以输出"t不为空"。
而引用中的代码片段是关于配置文件的修改，通过修改exe.config文件中的数据库连接字符串的name属性为"ConnectToDB"，在代码中使用该名称来获取连接字符串，并解决了"Object reference not set to an instance of an object"的问题。

相关问题

java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method int android.speech.tts.Te xtToSpeech.setLanguage(iava.util.Locale)on a null obiect reference at com.delta.android.AMS.Client.MessageReceive rService$2.onlnit(MessageReceiverService.java :190) at android.speechtts.TextToSpeech.lambda$disp atchOnlnit$O$TextToSpeech(TextToSpeech.jav a:890) at android.speech.tts.TextToSpeech$ $ExternalSyntheticLambda17.run(Unknown Source:4) at android.speech.tts.TextToSpeech.dispatchOnln it(TextToSpeech.java:899) at android.speech.tts.TextToSpeech.access$900( TextToSpeech.java:79) at android.speechtts.TextToSpeech$Connection$ SetupConnectionAsyncTask.onPostExecute(Tex tToSpeech.iava:2280) at android.speech.tts.TextToSpeech$Connection$ SetupConnectionAsvncTask.onPostExecute(Tex tToSpeechiava:2240) at android.os.AsyncTask.finish(AsyncTask.java:771) at RESTART APP

这是一个关于 Android 中 TextToSpeech 的 NullPointerException 异常，在 MessageReceiverService.java 文件的第 190 行尝试对一个 null 对象进行方法调用。这可能是因为 TextToSpeech 没有正确初始化导致的。建议检查初始化代码，确保 TextToSpeech 对象不为 null。另外，重启应用可能有助于解决问题。

python obiect的numpy和float的numpy有啥区别

Python中的NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的库，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的各种函数。NumPy中的ndarray是一个固定大小的、同类型的多维数组，它可以存储数值数据，并且支持向量化操作，使得对整个数组进行操作的速度比使用Python内置的数据结构要快很多。

Python中的float是一种内置的数据类型，用于表示浮点数（带小数点的数值）。在NumPy中，float类型也可以用来表示浮点数，并且NumPy提供了对这些浮点数进行高效处理和计算的功能。

区别如下：
1. 数据类型：NumPy的ndarray可以存储任意数据类型，包括整数、浮点数、复数等，而Python中的float只能表示浮点数。
2. 高性能计算：NumPy中的ndarray支持向量化操作，可以对整个数组进行快速计算，而Python中的float需要使用循环等方式进行逐个计算，速度较慢。
3. 内存占用：NumPy中的ndarray在内存中存储数据更紧凑，占用的内存更少，而Python中的float会占用较多的内存空间。
4. 数学函数：NumPy提供了丰富的数学函数和操作符重载，可以方便地进行数值计算和数组操作，而Python的float需要使用math模块或者其他扩展库来进行数学计算。

总的来说，NumPy中的ndarray提供了更高效和方便的数组操作，适合于科学计算和数值处理，而Python的float作为一种基本数据类型，更适合于简单的数值操作和通用的编程需求。