在头.h写函数实现体和在cpp中写实现体的区别

C++中文件后缀的区别:cxx、cpp和txx,c、cc和cpp、hpp和h等 文章目录1. cxx、cpp和txx 又开始接触C++了,接触我对代码一开始认识的内容咧,加油 1. cxx、cpp和txx 参考: ITK官方论坛:[Insight-users] Difference between .cxx and .cpp, .txx and .h OSCHINA开源中国:txx cxx cpp 的区别 github的issue:Recognize *.cxx, *.hxx, *.tpp, *txx, *.ipp, and *.ixx files as C++ #539 stack 阅读详情
在头.h写函数实现体和在cpp中写实现体的区别:
其实区别就是一句话:
在.h中写成员函数的实现体就则该函数就是内联函数,在.cpp中写实现体就是普通成员函数。


 
****声明内联函数看上去和普通函数非常相似: 
     void f(int i, char c); 
     
     
    当你定义一个内联函数时,在函数定义前加上 inline 关键字,并且将定义放入头文件: 
     inline 
     void f(int i, char c) 
     { 
     // ... 
     } 
     
     
    ***任何在类的说明部分定义的函数都会被自动的认为是内联函数。 
    内联函数必须是和函数体申明在一起,才有效。像这样的申明:Inline Tablefunction(int I) 是没有效果的,编译器只是把函数作为普通的函数申明,我们必须定义函数体。 
    Inline tablefunction(int I) {return I*I}; 
     
     
    这样我们才算定义了一个内联函数。我们可以把它作为一般的函数一样调用。但是执行速度确比一般函数的执行速度要快。 
    我们也可以将定义在类的外部的函数定义为内联函数,比如: 
    Class TableClass{ 
     Private: 
      Int I,j; 
     Public: 
      Int add() { return I+j;}; 
      Inline int dec() { return I-j;} 
      Int GetNum(); 
    } 
    inline int tableclass::GetNum(){ 
    return I; 
    } 
     
     
    ***上面申明的三个函数都是内联函数。在C++中,在类的内部定义了函数体的函数,被默认为是内联函数。而不管你是否有inline关键字。 
    内联函数在C++类中,应用最广的,应该是用来定义存取函数。我们定义的类中一般会把数据成员定义成私有的或者保护的,这样,外界就不能直接读写我们类成员的数据了。
对于私有或者保护成员的读写就必须使用成员接口函数来进行。如果我们把这些读写成员函数定义成内联函数的话,将会获得比较好的效率。 
    Class sample{ 
     Private: 
      Int nTest; 
     Public: 
      Int readtest(){ return nTest;} 
     Void settest(int I) {nTest=I;} 
    } 
     
    以下内容摘自:http://www.cnblogs.com/socrassi/archive/2009/09/09/1563002.html
  当然,内联函数也有一定的局限性。就是函数中的执行代码不能太多了,如果,内联函数的函数体过大,一般的编译器会放弃内联方式,而采用普通的方式调用函数。这样,
内联函数就和普通函数执行效率一样了。 


***使用内联函数时应注意以下几个问题:


(1) 在一个文件中定义的内联函数不能在另一个文件中使用。它们通常放在头文件中共享。
(2) 内联函数应该简洁,只有几个语句,如果语句较多,不适合于定义为内联函数。 
(3) 内联函数体中,不能有循环语句、if语句或switch语句,否则,函数定义时即使有inline关键字,编译器也会把该函数作为非内联函数处理。
(4) 内联函数要在函数被调用之前声明。
例如:
#include <iostream.h>
int increment(int i);
inline int increment(int i){
  i++; return i;
}
void main(void){  ……
}
如果我们修改一下程序,将内联函数的定义移到main()之后: 
    #include <iostream.h>
int increment(int i);
void main(void){  ……
}
//内联函数定义放在main()函数之后
inline int increment(int i){
  i++; return i;
}
内联函数在调用之后才定义,这段程序在编译的时候编译器不会直接把它替换到main中。也就是说实际上"increment(int i)"只是作为一个普通函数被调用,并不具有内联函数的性质,无法提高运行效率。





C++编程中.hpp和.h以及.cpp的区别 C++项目中常见文件类型及其区别 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; 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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")

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