夏斌:半年宏观调控思路的建议

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※呵呵,人很奇怪的,看见与自己的观点相同的,就认为是好文章,就想推荐给大家看看。反之,看过了就算,甚至会产生一种与之商榷的想法。

可以这样说,夏斌先生的观点完全符合我的观点,高度一致。当然,他表述起来比我可清晰多了,有条有理的。所以,就有了推荐给大家的冲动。

其实,我在06年初,就在这里和老朋友探讨这个问题的时候,我就并不主张人民币对外升值,而是应该对内贬值,也就是引导物价逐渐上涨。随着,同步(略为提高)增加老百姓的收入水平,因为我们的老百姓真的是太苦太苦了。我们老百姓的收入完全不能与经济发展水平相适应,付出了太多太多。

当然,不知道我们的高层是否采纳这个建议,假如能采纳,我国幸甚。因为这个建议会损害某些集团的既得利益,但有益于老百姓。

 

《第一财经日报》07月15日报道:夏斌近日表示:如果取gdp增长9%~10%与cpi上升7%~8%的组合目标,在当前最重要的,要讲究国内相关部门政策经常的微调与协调。最终宏观调控的效应,是取决于各项政策的协调效应,而不是单项政策的调控力度。

建议全年的调控思路应是:紧货币、稳汇率、调价格、松财政、补穷人。

 

近半年多来,全球石油、粮食、矿产等大宗商品物价出现了持续、快速的上涨,有50个国家的物价出现两位数的上涨,这意味着什么?意味着这一轮“全球化红利”的高回报和世界高增长、低通胀的经济周期出现了重大转折。因此要搞清楚当前全球性物价上涨的根本原因,还需从“全球化红利”和世界经济周期说起。

 

1. 全球通胀

始于上世纪最后约20年的经济全球化,特别是自本世纪初以来全球化的加速,在中国、印度加上其他一些转轨和新兴国家近37亿人口的国度内,大量的、廉价的劳动力和发达国家资本的重新配置(仅金砖四国的外资流入占全球的比例,就从2000年的5%上升到目前的15%,扩大了三倍),促成全球生产分工格局发生了重大变化,劳动生产率明显提高。一大批以出口为主导的新兴国家在取得高增长的同时,为美国等发达国家提供了大量的便宜商品。使得2003~2007年期间,出现了典型的全球高增长、低通胀。全球gdp平均增长4.9%,物价上涨3.6%(而1998~2002年gdp与物价分别为3.4%与4.4%)。当然,在短短几年内,随着几十亿人口生活水平的提高和经济的持续增长,对石油、粮食、矿产等大宗自然资源自然会产生需求提高的压力。但是,如果在此期间全球货币供应较紧,欲扩张的需求得不到货币供应的支持,物价不可能飞速上涨。

然而,恰恰这一轮促成世界经济周期上升的主要力量——新兴国家的快速增长基本都是采取出口导向的经济模式,又程度不同地实行了钉住美元的汇率制度。一方面,出口快速增长,外汇增加,尽管一些国家央行在进行对冲,但仍然容易出现本币流动性宽松和利率较低的局面,进而放大国内需求。另一重要的方面是,由于亚洲新兴国家及俄罗斯等产油国家,鉴于亚洲金融危机的教训,积极积累了大量外汇储备,需要寻找投资的出路,这就为美国扩张美元供应和信用提供了可能性。

而那时,美国经济刚刚走出2000年网络股泡沫破灭的阴影。美国出于本国经济利益,为了刺激经济增长,需要不断降低利率,实行宽松的货币政策。如何实行宽松的货币政策?一方面不断降息,长期利率由亚洲金融危机后的6%下降到2008年的4%左右;另一方面,美国金融机构向全球发行大量的次贷产品以扩大信用。随着房产价格不断上涨的财富效应,促使居民扩大消费,使得美国国民在充分享受新兴国家提供便宜商品的同时,保持了经济的高增长。此一时期美国又发动了伊拉克战争,巨额开支需要大量发行国债。正是房地产市场和战争国债的大量融资需求,即贸易和财政的巨额双赤字,在支撑美国经济新一轮高增长的同时,给许多国家的巨额美元储备找到了出路。也就是说,正是美国长期实行低利率政策,有意无意地利用了国际货币体系以美元为主导的固有矛盾,趁新兴国家快速增长和结构调整未到位的时机,向全球投放了大量的美元,进一步放大了全球总需求大于总供给的缺口。供需矛盾和信用膨胀积累到一定地步,全球物价不可能不快速上涨。加上市场上多年积累的大量过剩的资金,在面临美国房地产泡沫破裂和次贷危机时,需要寻找新的投资场所,又基于全球实体经济供需面的失衡,加上生物能源、自然灾害等因素,就趁机推波助澜进行投机冲击,这就必然造成近年内石油、黄金、粮食、矿产等大宗商品的轮番上涨。所以,归根到底,这一轮全球性通货膨胀的直接原因,是全球总需求大于总供给,是上一轮经济周期运行特征和国际货币体系固有矛盾所必然产生的结果。如果从货币找原因,应该说是全球的货币原因,而不仅仅是一国的货币原因。  

 

2. 基本判断

1.这一轮全球性通胀的深层次原因,是10多年来经济全球化和以美元为主导的国际货币体系矛盾未能彻底解决的必然结果,是世界经济发展不平衡的表现。简单讲,是全球化因素和美元因素。这与上世纪七八十年代纯粹由石油供给短缺引起的全球物价上涨原因不完全相同。

2.既然全球性物价上涨是全球化与美元因素的矛盾反映,从世界公平与和谐的角度思考,要继续保持世界经济的稳定有序增长,相关国家都应调整各自的经济政策,协同合作,紧缩信用,减少需求,而人均收入水平高的发达国家更应该多做贡献。因为在不同的国家内保持人民最低生存需求的食品在cpi中的比例相当悬殊(美国为13.8%,欧盟为19.6%,中国与印度分别达到33%和57%),因此粮价的上升对一国社会稳定的危险性显然不同。如果经济规模最大的发达国家不主动压缩需求(即美元停止贬值或加息),在全球物价不断上涨的压力下,只能使众多的风险防范能力弱的新兴国家和小国提前“埋单”,如前一时期因物价原因引起海地总理下台、近期的越南危机等。

3.既然这一轮全球性物价上涨的根本原因是世界总需求大于总供给,是上一轮经济周期运行特征的结果,而扭转这一供需失衡局面又涉及各国的经济利益,那么此局面能否扭转、如何扭转?这取决于相关国家的博弈与协调,需要较长的时间。目前美国、欧盟、日本、英国等在“以加息压增长”面前犹豫不决的态度,是最明显的例证。因此可以预期,今后二三年内仍会是世界经济增长减缓和物价的高水平运行局面。

4.就世界与中国物价关系而言,中国物价的上涨中有世界因素,世界物价的上涨中同样也有中国因素。

5.如果中国经济增长主动紧急“刹车”,以控制物价为宏观调控的唯一目标,大幅减少需求,自然是对稳定世界经济作出大贡献。但是,中国经济增速下降过快,代价巨大。就国内而言,人均收入低下,每年又面临1000万人的新增就业压力;就全球而言,中国经济规模接近世界第三,对全球gdp贡献率与美国相当,如果中国经济不讲代价紧急“刹车”,对稳定全球经济也极为不利,容易助长全球性的“滞胀”局面。因此,对中国经济的挑战而言,一味压物价绝对不是当前宏观经济政策的首要目标。首要目标应该是尽可能在保增长与压物价之间取得适度的平衡。  

 

3. 寻求平衡

如果今年gdp维持去年11.9%的增长,肯定不可取。但在外部需求、物价不确定、全球已有50多个国家的物价出现两位数增长情况下,中国一味将物价压在去年较低的水平,国内就业、收入增长及股市大跌等问题将更易凸现。gdp增长多少为宜?根据世界银行、中国不少经济学家的预测和历史数据,将目标力争定在9%~10%之间,是比较合适的,比去年低1~2个百分点,既有利于压物价上涨,也能较好地坚持发展是第一要务的方针。

控制物价上涨其根本目的是为了保持经济与社会的稳定。如果我国相关政策与补贴到位,经济增长与居民实际收入水平未受到大的冲击,cpi全年达到7%~8%左右的水平,应该说是社会可以接受的。控制物价的关键,是要防止物价持续快速上涨、形成恶性通胀预期,而不是绝对排除在全球性物价快速上涨趋势下、中国短期内物价在一定水平高位运行的出现。

如果取gdp增长9%~10%与cpi上升7%~8%的组合目标,在当前最重要的,要讲究国内相关部门政策经常的微调与协调。最终宏观调控的效应,是取决于各项政策的协调效应,而不是单项政策的调控力度。建议全年的调控思路应是:紧货币、稳汇率、调价格、松财政、补穷人。

 紧货币。面对外汇储备的不断增长和物价上涨的压力,从紧货币政策的方针不能动摇。但是从紧的程度应尽可能确保gdp增长9%。当前应注意:一是货币供应量与贷款指标的名义与实际值问题。若按去年1~11月贷款实际增长额3.58万亿元作为今年从紧政策的目标值,可以理解。但是去年ppi价格指数上涨3.1%,实际贷款增长13.3%。今年1~5月ppi上升7.4%,如果将同期贷款增长16.22%减去ppi上升7.4%,实际贷款仅增长8.82%,比去年低4.48个百分点,下降幅度约达33%,这就是为什么当前贷款增长绝对额不算太低而中小企业资金普遍叫紧的原因。二是对有利于承担社会就业重任、有活力的中小企业、民营企业,要积极发展中小板、创业板、私募股权基金来加以支持,要抓紧推动,不必动辄担心影响“奥运”等,这些也不会对当前低迷的股市形成特别的冲击,反而是为投资者创造新的投资渠道。同样对当前有利于中小企业融资的“中期票据”及债券市场的整顿,要讲究时机与力度,应该一切以有利于解决当前经济运行困境为出发点,处理好整顿与发展的关系。

稳汇率。2005年7月以来人民币已累计升值近20%;对减少部分行业出口过快的效应已经凸显,但是企业进一步的结构升级尚需一个过程,而其对经济下滑过快的负面影响开始出现;短期內升值对抑制输入性物价上涨作用也有限;香港ndf市场上已出现对人民币单边升值预期的分歧信号;更重要的,由于较明确的持续升值,引导市场进一步夸大了升值预期,刺激了更多“热钱”流入,增加了实施从紧货币政策的复杂性和难度。根据上述诸因素,当前汇率调整的重点与目标,不应是追求汇率水平充分的市场化,而是要尽快打破市场上夸大的升值预期,在较短的时间内将汇率调整到内定的一定水平,然后保持一段时期的相对稳定。这同时也给美元若干月后触底反弹后的人民币汇率调整留点空间。因为美元回稳后,要当心大批热钱返流美国的现象出现(5月美国已净回流606亿美元)。在稳住汇率的同时,要加大外汇管理力度,抓紧改善管理制度与技术,对市场形成威慑力量。在此方面,监管部门绝对不能泄气,尽管管理有难度,但是管肯定比不管有利于大局的稳定。

调价格。鉴于目前全球的供需失衡和国内不合理价格关系的调整压力,将物价一步调控到位并控制在较低的水平,不仅是中国经济与社会承受不了,世界经济也承受不了。为此,在价格政策上应贯彻“规划、调价、补贴、管制、舆论”十个字。即面对这一段全球性供需失衡的价格调整,中国要制定3年左右的规划,逐年分摊调价与涨价的压力;在油、电等调价的3年中,每季、每年调多大比例,应结合gdp增长情况,考虑将近三年的物价水平维持在一个较稳定的相对较高的水平,并低于人均gdp的增长水平;在调价过程中,为确保企业生产增长和居民生活水平不下降,财政必须予以适当的税收支持与补贴;调价与管制并进,对部分产品仍需实行一定的暂时的价格管制;安民告示,将规划、调价、补贴、管制和物价统计中如“翘尾”等具体实情,如实告诉老百姓,正确引导舆论,尽可能减少市场上不切边际的分析报道与误导的负面影响。作为政府兜底性政策,当出现通胀恶性预期时,即物价出现突然的、持续数月的两位数增长时,即可采取在上世纪80、90年代曾行之有效的保值储蓄手段。

松财政。面对从紧货币政策压力,为防止经济下滑过快,财政政策应该是积极的,而不是稳健的。特别是当上半年一系列宏观经济指标和经济先行指标出现下行,中国财政收入增长指标仍名列世界前茅,这意味着我国政府在压物价、保增长中仍有相当的实力与余地。为此,要注意:

1.在继续加大对“三农”、社会保障、自主创新、节能减排等财政投入的同时,对企业的这一轮成本压力应给以减税支持,尽快加大有效供给,有助控制物价。

2.政府部门带头紧缩需求,今后两年应维持由汶川大地震引起的缩减行政开支一定比例的做法,用于上述各项增加供给的支出。

3.中国经常账户盈余超过gdp约10%,意味着国内节余的资源在为国外所用。目前中投公司2000亿美元主权财富基金在境外运用,目标明显,被人盯住,运用难度加大。应另辟渠道,继续扩大发行人民币债券购汇到国外投资,一是直接减轻国内流动性过多导致的物价压力,二是壮大中国崛起中的战略性实力。

4.视情况变化,如果7、8月份经济增长下落过快,可以发行赤字国债,刺激国内需求。今天的中国已不同于上世纪80年代的中国,在gdp、财政收入增长率远远高于利率水平的情况下,发行少量赤字国债是无风险的。

 

补穷人。在物价逐步调整的过程中,继续实施与提高对低收入群体的补贴,同时支持与鼓励财力充裕的地方政府,增加对低收入群体的补贴和提高最低生活保障线。进一步调高个人所得税起征点,变相进行物价补贴,稳定物价预期,扩大消费与内需。

 

其他经济政策。近几年出口贸易、劳动力工资、房地产、节能减排等经济政策的调整,方向是正确的,但是压物价、保增长更是当务之急。集30年改革开放的宝贵经验,当长期目标和短期目标发生矛盾时,关键要处理好改革、发展、稳定三者间的关系。改革的力度要稳妥,当前能分步实施的措施切忌一步到位,讲求部门间动态配合保大局。当前要加强对房地产市场下滑对实体经济冲击准确情况的调研,既要防止房地产市场价格上涨过快,也要防止房地产市场规模下滑过头。

作者为国务院发展研究中心金融研究所所长夏斌

发布者AC886

 

 

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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")

本科金融工程考什么证书企业认可度高?

本科金融工程考什么证书企业认可度高,答案取决于岗位:投资看投资分析,风控看风险管理,金融科技看数据能力,具体业务看行业要求。证书负责呈现学习路径,项目和实习负责展示实际能力。

2509_92863384的博客 118

本科金融工程能直接考哪些证书?

金融工程本科生选择证书,首先要分清三个问题:现在能否报名、通过考试后能取得什么、证书对应哪些岗位。对于已经取得本科学历的毕业生,初级会计专业技术资格、注册会计师全国统一考试、FRM考试、CDA数据分析师、CFA考试和基金从业资格考试,都是可以结合职业方向考虑的选项。如果计划在2027年求职或转岗,更合理的安排是先确定目标岗位,再选择一项主要证书,并同步积累实习或项目经验。在校生与已毕业人员的报名条件有所不同,尤其需要关注学历取得时间、毕业时间窗口及后续持证要求。

YangYang9YangYan的博客 173

零信任架构实战:基于海宇车辆出险记录核验构建自动化汽车金融ABS资产核查网关

破解车辆ABS资产核查痛点:从传统线下保单调档到车辆出险全景底账数据穿透 在现代汽车金融、融资租赁、汽车抵押贷款以及汽车消费金融资产证券化(Asset-Backed Securitization, ABS)业务体系中,成千上万辆乘用车、新能源营运车、工程物流轻卡作为底层核心抵押资产被打包入池。依据中国人民银行、国家金融监督管理总局关于信贷资产证券化与金融审慎

haiyuzhicha的博客 275

零信任架构实战:基于天远新能源改表电池报告构建自动化汽车金融抵押放款核验网关

破解新能源车抵贷资产评估痛点:从传统线下验车到新能源改表电池报告数据穿透直连 在深化绿色金融创新、推动新能源汽车消费与资产证券化的大背景下,各大商业银行汽车金融事业部、持牌消费金融公司以及汽车融资租赁机构,正加速重构线上新能源车辆抵押贷款、售后回租与实时授信审批微服务架构。在新能源车抵押借款业务流转中,借款人在线提交车辆识别代号(VIN)与借款申请后,信审与

2501_94042197的博客 210

第38章:ResNet+CBAM改进模型实战生活垃圾12分类

本文基于PyTorch实现ResNet+CBAM注意力模型,针对复杂场景下垃圾分类图像的遮挡、光照变化等问题,通过在ResNet各残差层后嵌入CBAM模块,实现通道与空间双重注意力增强,提升特征聚焦能力。项目包含数据预处理、迁移学习冻结策略、余弦退火优化、批量推理等全流程代码,支持12类垃圾识别,4600+图像数据集,开箱即用,完整记录训练日志与评估指标,显著提升模型在真实环境下的分类精度与鲁棒性。

Henry的博客 393

从零开始的C++生活——第八讲——02

当你想要获取第i个元素的时候,你需要拿到两个下标,一个是中控数组的下标,你需要知道它存放在哪个数组中,另一个是当前数组的下标,ptr[x][y]即是该元素,x的计算其实是用i/N,其中N是每个数组的大小,每个数组大小必须都是N,不然你计算会混乱。y的计算则是i%N。针对vector,它解决了扩容频繁以及空间浪费的问题,你一个数组存不下了,紧接着扩下一个数组就好,不会一下扩很多,而且vector在扩容时是需要大规模的拷贝数据的,deque也解决了这个问题,至于第二个缺点我一会再说。

dshswra的博客 234

从零开始的C++生活——第十讲——02

在内存中,可以近似理解成,将d这个对象中的父类分别放在d所开辟的空间中,由于先继承Base1,所以p1和p3相等,p2则是不等,倘若换一下继承的顺序,就是p1与p2相等p3不等。看着挺好的对吧,作为助手,我即是学校里的博士生,又作为讲师给本科生代课,所以继承两个类,是的,多继承是没问题的,但是多继承又会导致一个菱形继承的问题。加上虚继承后,数据冗余的问题得到解决,_name此时只有一份,二义性的问题自然得到解决,虽然这个监视窗口中看起来像是三份的样子,但其实是一份。看到了吧,编译器自己也不知道指向哪个。

dshswra的博客 72

设计模式与生活⑭:一栋楼,共用一份热

今天是立冬。天气预报说夜里有暴雪,白天最高也就 4 度。早上起来,屋里比外面强不了多少。窗玻璃上蒙着一层水汽,摸一把暖气片,凉的。物业群里发了通知:今天开始试供暖,暖气片会慢慢热起来,顶层记得排气,边户留意自家热不热。隔了会儿再摸,暖气片上热下凉,温温的,不烫手。再晚一点,整间屋子总算有了点热乎气。一天里最踏实的一件事,是知道这栋楼里不只自己一户在等热。热力站烧的是一锅水,顺着管网送到每家,各家只管拧自己那个阀门。试供暖第一天,暖气片温而不烫今天聊的。

工一木子 372

私有云时代来临:AI NAS如何重塑你的数字生活?

本地化AI Agent应用的开发能力 :产品的迭代不能太超前,所谓“只能跨一步,不能跨两步”,关键在于是否能准确的捕捉到消费者对AI的需求与AI可实现的能力的临界点,从而为消费者提供更好的体验。

m0_73175542的博客 173

从零开始的C++生活——第十讲——01

先讲构造,不知道你是否观察到了,上面写的基类和派生类的例子,我都没有写构造函数,在派生类中,我们可以把成员视为三部分,内置类型、自定义类型、基类类型,针对这三者,在派生类默认生成的默认构造方法中,对于内置类型不确定,对于自定义类型调用自定义类型的构造方法,针对父类类型,自动调用父类的默认构造,但如果父类没有默认构造,就需要我们在初始化列表显式调用其构造方法。因此这里不论怎么写,他都是先初始化基类类型。所以,初始化并销毁一个派生类对象调用函数的顺序是先基类构造,再子类构造,再子类析构,最后父类析构。

dshswra的博客 215
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Labber
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