c++预处理器(内涵笔记1篇,点个赞吧!)

C#【中级篇】 C# 预处理器指令 预处理器指令指导编译器在实际编译开始之前对信息进行预处理。 所有的预处理器指令都是以 # 开始。且在一行上,只有空白字符可以出现在预处理器指令之前。预处理器指令不是语句,所以它们不以分号(;)结束。 ...... 阅读详情

C++ 预处理器

预处理器是一些指令,指示编译器在实际编译之前所需完成的预处理。

所有的预处理器指令都是以井号(#)开头,只有空格字符可以出现在预处理指令之前。预处理指令不是 C++ 语句,所以它们不会以分号(;)结尾。

我们已经看到,之前所有的实例中都有 #include 指令。这个宏用于把头文件包含到源文件中。

C++ 还支持很多预处理指令,比如 #include、#define、#if、#else、#line 等,让我们一起看看这些重要指令。

#define 预处理

#define 预处理指令用于创建符号常量。该符号常量通常称为宏,指令的一般形式是:

#define macro-name replacement-text 

当这一行代码出现在一个文件中时,在该文件中后续出现的所有宏都将会在程序编译之前被替换为 replacement-text。例如:

#include <iostream> using namespace std; #define PI 3.14159 int main () { cout << "Value of PI :" << PI << endl; return 0; }

现在,让我们测试这段代码,看看预处理的结果。假设源代码文件已经存在,接下来使用 -E 选项进行编译,并把结果重定向到 test.p。现在,如果您查看 test.p 文件,将会看到它已经包含大量的信息,而且在文件底部的值被改为如下:

$ gcc -E test.cpp > test.p

...
int main ()
{
 
    cout << "Value of PI :" << 3.14159 << endl; 

    return 0;
}

参数宏

您可以使用 #define 来定义一个带有参数的宏,如下所示:

#include <iostream> using namespace std; #define MIN(a,b) (a<b ? a : b) int main () { int i, j; i = 100; j = 30; cout <<"较小的值为:" << MIN(i, j) << endl; return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

较小的值为:30

条件编译

有几个指令可以用来有选择地对部分程序源代码进行编译。这个过程被称为条件编译。

条件预处理器的结构与 if 选择结构很像。请看下面这段预处理器的代码:

#ifdef NULL
   #define NULL 0
#endif

您可以只在调试时进行编译,调试开关可以使用一个宏来实现,如下所示:

#ifdef DEBUG
   cerr <<"Variable x = " << x << endl;
#endif

如果在指令 #ifdef DEBUG 之前已经定义了符号常量 DEBUG,则会对程序中的 cerr 语句进行编译。您可以使用 #if 0 语句注释掉程序的一部分,如下所示:

#if 0
   不进行编译的代码
#endif

让我们尝试下面的实例:

实例

#include <iostream> using namespace std; #define DEBUG #define MIN(a,b) (((a)<(b)) ? a : b) int main () { int i, j; i = 100; j = 30; #ifdef DEBUG cerr <<"Trace: Inside main function" << endl; #endif #if 0 /* 这是注释部分 */ cout << MKSTR(HELLO C++) << endl; #endif cout <<"The minimum is " << MIN(i, j) << endl; #ifdef DEBUG cerr <<"Trace: Coming out of main function" << endl; #endif return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

Trace: Inside main function
The minimum is 30
Trace: Coming out of main function

# 和 ## 运算符

# 和 ## 预处理运算符在 C++ 和 ANSI/ISO C 中都是可用的。# 运算符会把 replacement-text 令牌转换为用引号引起来的字符串。

请看下面的宏定义:

实例

#include <iostream> using namespace std; #define MKSTR( x ) #x int main () { cout << MKSTR(HELLO C++) << endl; return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

HELLO C++

让我们来看看它是如何工作的。不难理解,C++ 预处理器把下面这行:

cout << MKSTR(HELLO C++) << endl;

转换成了:

cout << "HELLO C++" << endl;

## 运算符用于连接两个令牌。下面是一个实例:

#define CONCAT( x, y )  x ## y

当 CONCAT 出现在程序中时,它的参数会被连接起来,并用来取代宏。例如,程序中 CONCAT(HELLO, C++) 会被替换为 "HELLO C++",如下面实例所示。

实例

#include <iostream> using namespace std; #define concat(a, b) a ## b int main() { int xy = 100; cout << concat(x, y); return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

100

让我们来看看它是如何工作的。不难理解,C++ 预处理器把下面这行:

cout << concat(x, y);

转换成了:

cout << xy;

C++ 中的预定义宏

C++ 提供了下表所示的一些预定义宏:

宏描述
__LINE__这会在程序编译时包含当前行号。
__FILE__这会在程序编译时包含当前文件名。
__DATE__这会包含一个形式为 month/day/year 的字符串,它表示把源文件转换为目标代码的日期。
__TIME__这会包含一个形式为 hour:minute:second 的字符串,它表示程序被编译的时间。

让我们看看上述这些宏的实例:

实例

#include <iostream> using namespace std; int main () { cout << "Value of __LINE__ : " << __LINE__ << endl; cout << "Value of __FILE__ : " << __FILE__ << endl; cout << "Value of __DATE__ : " << __DATE__ << endl; cout << "Value of __TIME__ : " << __TIME__ << endl; return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

Value of __LINE__ : 6
Value of __FILE__ : test.cpp
Value of __DATE__ : Feb 28 2011
Value of __TIME__ : 18:52:48

笔记:

1.

# 和 ## 运算符

# 字符串化的意思,出现在宏定义中的#是把跟在后面的参数转换成一个字符串。

当用作字符串化操作时,# 的主要作用是将宏参数不经扩展地转换成字符串常量。

  •  宏定义参数的左右两边的空格会被忽略,参数的各个 Token 之间的多个空格会被转换成一个空格。
  •  宏定义参数中含有需要特殊含义字符如"或\时,它们前面会自动被加上转义字符 \。

## 连接符号,把参数连在一起。

将多个 Token 连接成一个 Token。要点:

  •  它不能是宏定义中的第一个或最后一个 Token。
  •  前后的空格可有可无
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

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jubincn的专栏 2750

cpp笔记1

因为c++是在是太多特性,c++ primerplus 读了几次但是每次都感觉收获比较少,所以从这一次读记录笔记 第二章 开始学习 零碎 main函数 为什么要有main函数要有参数 main( ),因为我们在写程序的时候并不在别的地方调用main函数,其实main函数还是被别的程序调用的,main函数被启动代码调用,而启动代码是编译器添加到程序中的,是程序和操作系统之间的桥梁,该函数头描述是m...

weixin_44864225的博客 228

C++中的预处理器

1.Cpp中的预处理器 预处理器是一些指令,指示编译器在实际编译之前所需完成的预处理。所有的预处理器指令都是以井号#开头,只有空格字符可以出现在预处理指令之前。预处理指令不是C++语句,所以它们不会以分号;结尾。 2.#/define预处理 #define预处理指令用于创建符号常量。该符号常量通常称为宏,指令的一般形式是: #define 宏名 常量值(replacement-text...

CurryCoder的个人博客 533

[C/CPP笔记]关键字篇

当你在一个源文件中使用static修饰函数时,函数的作用域仅限于这个文件本身,他不能被其他原文件访问到,无论你是否将该函数声明在头文件中还是再使用extern关键字。volatile、virtual和explicit是三个非常重要的关键字,它们用于不同的目的,影响变量的存储、类的继承和构造函数的使用。volatile通常用于多线程编程、嵌入式系统编程和信号处理,以确保变量的值总是从内存中读取,而不是使用寄存器中的缓存值。virtual关键字用于声明虚函数,使得派生类可以覆盖基类中的函数,实现多态。

UMENGSI的博客 1206
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