Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Получить свойство через лямбда-выражение

Я очень привык использовать лямбда-выражение в своих проектах на С#, и в предварительной версии Visual Studio 2015 теперь я могу использовать свои свойства следующим образом:

public ObservableCollection<WorkspaceViewModel> Workspaces => workspaces ?? (workspaces = new ObservableCollection<WorkspaceViewModel>());

or

public string Something => something;

Однако при переключении между Visual Studio 2015 и 2013... 2013 их не любит :(

Есть ли способ заставить 2013 прочитать эти выражения и правильно их скомпилировать, я понимаю, что MSbuild теперь с открытым исходным кодом, должен ли я сообщить 2013, чтобы использовать новую версию MSbuild?

Ваше здоровье.


Ответы:


1

Это функция С# 6, вы можете заставить ее работать в VS 2013, но, похоже, она больше не обновляется и использовалась только для предварительного просмотра.

Как я могу добавить C# 6.0 в Visual Studio 2013?

На сайте Roslyn говорится:

Вы также можете попробовать апрельскую предварительную версию для конечных пользователей, которая устанавливается поверх Visual Studio 2013. (примечание: эта предварительная версия VS 2013 устарела и больше не обновляется)

Кто знает, выйдет ли он снова в VS2013...

10.04.2015
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..