c++ const用法

本文详细解析了C++中const修饰符的使用场景,包括修饰成员变量、函数参数及成员函数,阐述了其作用与意义,如防止变量被修改,增强函数的通用性和安全性。

1.const修饰成员变量

该变量不予许修改,相当于一个常数

const int x = 17;
//注意语法上,const写在最前面

2.const修饰函数参数

在函数体内不能修改const的参数

int g(const int a);

3.const修饰成员函数

(1) const的成员函数不能修改任何类的成员变量(不论是其所在类还是其他类的成员变量都不能修改)

(2) const的成员函数不能调用const的成员函数(因为调用的非const的成员函数可能会修改成员变量)

int f() const;

为什么要加const

①我们不希望在这个函数中对用来进行赋值的“原版”做任何修改。

②加上const,对于const的和非const的实参,函数就能接受;如果不加,就只能接受非const的实参。

 

参考资料:

https://www.cnblogs.com/zpcdbky/p/5027481.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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