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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） - 大数据 & AI - 清泛...
...oder自动编码器
Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中...
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Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中...
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Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中...
C#对象序列化与反序列化 - 更多技术 - 清泛网 - 专注IT技能提升
...}//必须提供无参构造器，否则XmlSerializer将出错
}
序列化生成的XML文件：
<Personxmlns:xsi="..."xmlns:xsd="...">
<Name>李志伟</Name>
<Sex>true</Sex>
</Person>
(3)使用XmlAttribute
类声明：
public class Person
{
[XmlElement]
public string Name;
...
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...}//必须提供无参构造器，否则XmlSerializer将出错
}
序列化生成的XML文件：
<Personxmlns:xsi="..."xmlns:xsd="...">
<Name>李志伟</Name>
<Sex>true</Sex>
</Person>
(3)使用XmlAttribute
类声明：
public class Person
{
[XmlElement]
public string Name;
...
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...}//必须提供无参构造器，否则XmlSerializer将出错
}
序列化生成的XML文件：
<Personxmlns:xsi="..."xmlns:xsd="...">
<Name>李志伟</Name>
<Sex>true</Sex>
</Person>
(3)使用XmlAttribute
类声明：
public class Person
{
[XmlElement]
public string Name;
...
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...}//必须提供无参构造器，否则XmlSerializer将出错
}
序列化生成的XML文件：
<Personxmlns:xsi="..."xmlns:xsd="...">
<Name>李志伟</Name>
<Sex>true</Sex>
</Person>
(3)使用XmlAttribute
类声明：
public class Person
{
[XmlElement]
public string Name;
...
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...}//必须提供无参构造器，否则XmlSerializer将出错
}
序列化生成的XML文件：
<Personxmlns:xsi="..."xmlns:xsd="...">
<Name>李志伟</Name>
<Sex>true</Sex>
</Person>
(3)使用XmlAttribute
类声明：
public class Person
{
[XmlElement]
public string Name;
...
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...}//必须提供无参构造器，否则XmlSerializer将出错
}
序列化生成的XML文件：
<Personxmlns:xsi="..."xmlns:xsd="...">
<Name>李志伟</Name>
<Sex>true</Sex>
</Person>
(3)使用XmlAttribute
类声明：
public class Person
{
[XmlElement]
public string Name;
...
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...}//必须提供无参构造器，否则XmlSerializer将出错
}
序列化生成的XML文件：
<Personxmlns:xsi="..."xmlns:xsd="...">
<Name>李志伟</Name>
<Sex>true</Sex>
</Person>
(3)使用XmlAttribute
类声明：
public class Person
{
[XmlElement]
public string Name;
...