byte [] в строку в C # .NET Core

У меня есть проект, использующий (я полагаю) .NET Core. У меня есть библиотека, в которой надежно хранятся значения пар ключей. Ключ - строка, а значение должно быть byte [], поэтому мне нужно преобразовать строку, которую я хочу сохранить как byte []:

bytes[] my_bytes = Encoding.Unicode.GetBytes(txtSomeInfo.Text)

Проблема в том, что когда я получаю значение, потому что это массив byte [], я должен преобразовать его обратно в строку следующим образом:

my_string = Encoding.Unicode.GetString(my_bytes)

Я нашел несколько ответов в Stack Overflow, но ... Я не могу использовать его просто так, потому что эта версия метода GetString для System.Text.Encoding запрашивает два дополнительных параметра: int index, and int count

Как мне вернуть струну?

c# asp.net-core

24.09.2016

Ответы:

my_string = Encoding.Unicode.GetString(my_bytes, 0, my_bytes.Length);

Как указывает Джон в комментариях, стандарты именования C # используют camelCase для локальных переменных, поэтому вам следует переименовать my_bytes и my_string в myBytes и myString соответственно.

24.09.2016

Я думаю, вы имеете в виду Length, а не Count. (Но в остальном да, это то, что нужно. Я бы лично исправил соглашение об именах, но ...) 24.09.2016

Не волнуйтесь, я на самом деле не использую эти имена для переменных в своем проекте, поэтому не стесняйтесь редактировать их, если хотите. 24.09.2016

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning