《C++ Primer》摘记

本文摘录了《C++ Primer》中的关键知识点,包括递增递减运算符的使用建议及原因、C++中的类型转换规则,特别是算术转换过程中的整型提升原则,以及如何通过传引用参数来避免拷贝大型对象。

简洁可以成为一种美德- p132

《C++ Primer》摘记 (C++ 11)


第四章 表达式

4.5 递增和递减运算符

建议:除非必须,否则不用递增递减运算符的后置版本,优先考虑使用 --i,++i
原因:后置版本需要将原始值存储下来以便于返回这个未修改的值

4.11 类型转换
4.11.1 算术转换

整型提升 (integeral promotion):小整数类型转换为大整数类型,对于 bool, char, signed char, unsigned char, shortunsigned short 等类型来说,只要它们所有可能的值都在 int 类型范围内,它们就会提升为 int 类型。对于较大的 char 类型 (wchar_t, char16_t, char32_t) 提升为 int, unsigned int, long, unsigned long, long longunsigned long long 中能容纳原类型所有可能值的最小一种类型。

如果某个运算符的运算对象类型不一致,这些运算对象将转换成同一种类型。

  • 首先执行整型提升
  • 若符号一致,则进一步提升至同一类型为止。
  • 若符号不一致,且如果无符号类型不小于带符号类型,则带符号的运算对象转换成无符号类型。比如 unsigned intintint 要转换为 unsigned int
    但如果带符号类型大于无符号类型,此时转换结果依赖于机器。如果无符号类型的所有值都在该带符号类型范围内,则无符号类型转化为带符号类型;如果不能,则带符号类型转化为无符号类型。比如 longunsigned int,若 longint大小一致,则 long 要转换为 unsigned int;若 longint 所占空间大,则 unsigned int 要转换为 long

第六章 函数

6.2 参数传递
6.2.2 传引用参数

建议:使用引用避免拷贝
原因:拷贝大的类类型对象或者容器对象比较低效,甚至有的类类型(包括 IO 类型在内)根本不支持拷贝操作。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值