protect继承

RK3576平台Buildroot嵌入式Linux镜像构建实战 嵌入式Linux镜像构建是连接硬件能力与软件功能的核心技术环节,其本质是基于目标SoC架构的交叉编译、内核定制与根文件系统集成过程。原理上依赖工具链适配、设备树绑定、分区镜像生成等关键步骤,技术价值在于实现轻量、确定、可复现的系统交付。典型应用场景涵盖ARM64开发板(如RK3576)、工业边缘网关及国产化信创终端。本文以TaishanPi-3为载体,深入解析Buildroot在RK3576平台上的配置裁剪、并行编译优化、genimage分区合成及update.img烧录准备,覆盖从环境选型(Ubuntu 阅读详情

实例:

#include <iostream>
using namespace std;
class parent{
public:
	void print(void)
	{
		//cout << "a=:" << a << "    b=:" << b <<"    c=:"<< d << endl;
	}
	int a;
private:
	int b;
protected:
	int d;
};
#if 0
class child1 :public parent
{
public:
	void SetVar(int _a, int _b, int _c)
	{
		a = _a;
		//b = _b;//不可以访问,因为是基类的私有属性
		d = _c;//可以在子类(派生类)中使用,但也仅限于在类中,不可以再类外使用
	}
private:
protected:
};
#endif

/*注释*/
#if 0
class child2: private parent
{
	void SetVar(int _a, int _b, int _c)
	{
		a = _a;
		//b = _b;//不可以访问,因为是基类的私有属性
		d = _c;//可以在子类(派生类)中使用,但也仅限于在类中,不可以再类外使用
	}
public:
private:
protected:
};
#endif
class child3 :protected parent
{
	void SetVar(int _a, int _b, int _c)
	{
		a = _a;//a在基类中的访问属性是public,在protected继承中变成protect属性,所以仅限于在基类和当前子类中使用不可以再类的外部使用
		//b = _b;//不可以访问,因为是基类的私有属性
		d = _c;//可以在子类(派生类)中使用,但也仅限于在类中,不可以再类外使用
	}
public:
private:
protected:
};
int main()
{
	child3 oop;
	/*这三种方式都不可以使用,因为在子类中的集成方式为protect,所以,a在派生类中的访问属性成为protected的了,
	b的原属性为private,所以在protected中任然是private属性
	d在基类的属性为protect,所以在protected集成中任然是protected,在类的外部不可以使用
	*/
	//oop.a = 100;
	//oop.b = 1000;
	//oop.d=10000  
	system("pause");
	return 0;
}



EDEM基础操作指南 EDEM(Enhanced Discrete Element Method)是一种用于模拟颗粒物料行为的软件工具。它可以模拟颗粒的碰撞、流动、堆积等过程,广泛应用于颗粒物料工程、振动筛分、堆垛机械、矿山开采等领域。本文将介绍EDEM的基础操作步骤,并提供相应的源代码示例。以上是EDEM的基础操作步骤。通过创建EDEM项目、定义颗粒材料、导入几何模型、设置边界条件、创建颗粒流场和运行模拟,您可以开始模拟颗粒物料的行为并进行相应的分析和优化。请根据您的具体需求和场景进行相应的参数设置和功能调用。 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")

java protect 继承_JAVA继承

单词说明protected受保护的extends扩充、扩展super上一级、超级的access访问inheritance继承、遗传base class基类、父类derived class子类、派生类modifier修饰符一、继承继承就是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法,或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同的行为。子类继承父类,父类派生子类。父类又叫基类。子...

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public,protect,private继承

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214

C++中类中为继承而生的访问级别:protect

    到目前为止,我们知道,C++类中成员的访问级别有public与private,public公有级别能被外界直接访问,private只能被在类内部和类成员函数访问,不能被外界直接访问。但是我们又知道,子类继承父类后,便拥有了父类的所有属性,那么这个时候,子类能直接访问父类的私有成员吗?     - 从面向对象的理论:子类拥有父类的所有属性,能直接访问父类的私有成员     - 从C++语法...

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[C++]访问控制与继承(public,protect,private)

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public,protect,private 以及继承

private:只能由1.该类中的函数、2.其友元函数访问。不能被任何其他访问,该类的对象也不能访问。protected:可以被1.该类中的函数、2.子类的函数、以及3.其友元函数访问。但不能被该类的对象访问。public:可以被1.该类中的函数、2.子类的函数、3.其友元函数访问,也可以由4.该类的对象访问。注:友元函数包括3种:设为友元的普通的非成员函数;设为友元的其他类的成员函数

784

c语言protect,c++三种继承方式public,protect,private

三种访问权限public:可以被任意实体访问protected:只允许子类及本类的成员函数访问private:只允许本类的成员函数访问三种继承方式public 继承protect 继承private 继承组合结果基类中 继承方式 子类中public & public继承 => publicpublic & protected继承 => protectedpublic & private...

weixin_35835184的博客 1041
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LiBin1103
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