this指针只能在一个类的成员函数中调用,它表示当前对象的地址。下面是一个例子: void Date::setMonth( int mn ) { month = mn; // 这三句是等价的 this->month = mn; (*this).month = mn; } 1. this只能在成员函数中使用。 全局函数,静态函数都不能使用this。 实际上,成员函数默认第一个参数为T* const register this。 如: class A{public: int func(int p){}}; 其中,func的原型在编译器看来应该是: int func(A* const register this, int p); 2. 由此可见,this在成员函数的开始前构造的,在成员的结束后清除。 这个生命周期同任一个函数的参数是一样的,没有任何区别。 当调用一个类的成员函数时,编译器将类的指针作为函数的this参数传递进去。如: A a; a.func(10); 此处,编译器将会编译成: A::func(&a, 10); 嗯,看起来和静态函数没差别,对吗?不过,区别还是有的。编译器通常会对this指针做一些优化的,因此,this指针的传递效率比较高--如vc通常是通过ecx寄存器来传递this参数。 3. 回答 #1:this指针是什么时候创建的? this在成员函数的开始执行前构造的,在成员的执行结束后清除。 #2:this指针存放在何处? 堆,栈,全局变量,还是其他? this指针会因编译器不同,而放置的位置不同。可能是栈,也可能是寄存器,甚至全局变量。 #3:this指针如何传递给类中函数的?绑定?还是在函数参数的首参数就是this指针.那么this指针又是如何找到类实例后函数的? this是通过函数参数的首参数来传递的。this指针是在调用之前生成的。类实例后的函数,没有这个说法。类在实例化时,只分配类中的变量空间,并没有为函数分配空间。自从类的函数定义完成后,它就在那儿,不会跑的。 #4:this指针如何访问类中变量的/? 如果不是类,而是结构的话,那么,如何通过结构指针来访问结构中的变量呢?如果你明白这一点的话,那就很好理解这个问题了。 在C++中,类和结构是只有一个区别的:类的成员默认是private,而结构是public。 this是类的指针,如果换成结构,那this就是结构的指针了。 #5:我们只有获得一个对象后,才能通过对象使用this指针,如果我们知道一个对象this指针的位置可以直接使用吗? this指针只有在成员函数中才有定义。因此,你获得一个对象后,也不能通过对象使用this指针。所以,我们也无法知道一个对象的this指针的位置(只有在成员函数里才有this指针的位置)。当然,在成员函数里,你是可以知道this指针的位置的(可以&this获得),也可以直接使用的。 #6:每个类编译后,是否创建一个类中函数表保存函数指针,以便用来调用函数? 普通的类函数(不论是成员函数,还是静态函数),都不会创建一个函数表来保存函数指针的。只有虚函数才会被放到函数表中。 但是,既使是虚函数,如果编译器能明确知道调用的是哪个函数,编译器就不会通过函数表中的指针来间接调用,而是会直接调用该函数。 # 7:这些编译器如何做到的?8:能否模拟实现? 知道原理后,这两个问题就很容易理解了。 其实,模拟实现this的调用,在很多场合下,很多人都做过。 例如,系统回调函数。系统回调函数有很多,如定时,线程啊什么的。 举一个线程的例子: class A{ int n; public: static void run(void* pThis){ A* this_ = (A*)pThis; this_->process(); } void process(){} }; main(){ A a; _beginthread( A::run, 0, &a ); } 这里就是定义一个静态函数来模拟成员函数。 也有许多C语言写的程序,模拟了类的实现。如freetype库等等。 其实,有用过C语言的人,大多都模拟过。只是当时没有明确的概念罢了。 如: typedef struct student{ int age; int no; int scores; }Student; void initStudent(Student* pstudent); void addScore(Student* pstudent, int score); ... 如果你把 pstudent改成this,那就一样了。 它相当于: class Student{ public: int age; int no; int scores; void initStudent(); void addScore(int score); } const常量可以有物理存放的空间,因此是可以取地址的 ///this指针是在创建对象前创建. this指针放在栈上,在编译时刻已经确定. 并且当一个对象创建后,并且运行整个程序运行期间只有一个this指针.
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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