关于模板类的友元函数的运算符重载的问题

C++模板类中声明友元函数重载输入和输出运算符时,提示无法解析的外部符号解决方案 在练习模板类的重载输入输出运算符时,编译器提示“无法解析的外部符号”,代码如下:template <typename T> class matrix { friend ostream& operator<<(ostream &out, const matrix<T> &m); friend istream& operator>>(sstream &in, matrix<T> &m); 阅读详情
template<typename T, int n>		//带"非类型"的模板参数
class Array
{
private:
    T* arr;
    int size;

public:
    //构造函数 
    Array() : arr(nullptr), size(n)
    {
        if (size > 0)
        {
            arr = new T[size];
        }
    }

    //拷贝构造函数 
    Array(const Array& a) : arr(nullptr), size(a.size)
    {
        if (size > 0)
        {
            //先分配空间 
            arr = new T[size];

            //再 拷贝 
            int i;
            for (i = 0; i < size; i++)
            {
                (*this)[i] = a[i];
            }
        }
    }

    //析构函数 
    ~Array()
    {
        if (arr)
        {
            delete[] arr;
        }
    }

    // []下标运算符重载 
    T& operator[](const int& i)
    {
        if (i >= 0 && i < size)
        {
            return arr[i];
        }
    }

    const T& operator[](const int& i) const
    {
        if (i >= 0 && i < size)
        {
            return arr[i];
        }
    }


    // << 输出运算符重载 
    template<typename T, int n>
    friend ostream& operator<<(ostream& o, const Array<T, n>& a);

};

// << 输出运算符重载 
template<typename T, int n>
ostream& operator<<(ostream& o, const Array<T, n>& a)
{
    int i;
    for (i = 0; i < n; i++)
    {
        o << a[i] << "  ";
    }
    o << endl;

    return o;
}

在C++模板中,类模板内部声明友元函数时,如果直接使用模板参数`T`来声明友元函数,这会导致友元函数自身也成为模板函数的一个特例化版本,从而只能访问特定类型`T`的`Array`实例。然而,我们通常希望这个友元函数能与任何类型的`Array`实例配合使用,而不仅仅局限于定义`Array`类时指定的`T`类型。

因此,通过引入一个新的模板参数`U`:


template<typename U>
friend ostream& operator<<( ostream& o, const Array<U>& a );
 

这样声明的友元函数是一个独立的模板,它可以与任何类型的`Array`实例(不仅仅是原始模板参数`T`定义的类型)配合工作。这样的设计使得`operator<<`重载更加通用和灵活,能够处理`Array`的任何实例类型,只要类型`U`与所操作的`Array`实例类型匹配即可。

简而言之,直接使用`T`来声明友元函数:


friend ostream& operator<<( ostream& o, const Array<T>& a );
//会报错,编译器找不到对应的operator<<重载实现

这将限制友元函数只能与确切的`T`类型`Array`对象一起工作,而使用`U`允许该友元函数成为泛型,能够与任何类型的`Array`实例协同工作,提高了代码的复用性和灵活性。

友元:解决运算符重载参数顺序问题 友元:解决运算符重载顺序问题 运算符重载 代码举例:复数类的加号重载 #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; class complex{ private: int real,imag; public: complex(int r=0,int i=0):real(r),imag(i){} int realshow(){return real;} int imagsh 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

error LNK2001: 无法解析的外部符号 "class std::basic_ostream<char,struct std::char_traits<char> > 的解决办法

#include #include using namespace std; template class P { public: P(int n=0){num=n;} P(const P& copy){num=copy.num;} friend ostream&operator & obj); private: int num; }; template ostream&oper

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思路可以啊
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