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我也要
⽤inline修饰的函数叫做内联函数，编译时C++编译器会在调⽤的地⽅展开内联函数，这样调⽤内联函数就不需要建⽴栈帧了，就可以提⾼效率，内联函数相较于普通函数的优点就是不用建立栈帧不用消耗函数的栈空间，但是会增加程序的空间
用inline修饰的函数就是内联函数
当内联函数体内代码太多时，那么当调用时便会展开非常非常多的代码，到时编译器并不会听我们的，它可能不会展开内联函数，所以我们用内联函数最好是体量小并且后面会频繁调用的。
虽然C语言的宏也会在调用时展开但这种宏相较于内联函数具有较大缺陷比如：
1.不可以调试
2.没有类型安全检查
3.容易写错
vs编译器 debug版本下⾯默认是不展开inline的，这样⽅便调试，debug版本想展开需要设置⼀下
以下两个地⽅
分离会导致链接错误。因为inline被展开，就没有函数地址，链接时会出现报错.
要么就直接定义在头文件，定义和声明不要分开.
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C++ 内联函数
C++ 内联函数 C++ 内联函数是通常与类一起使用。如果一个函数是内联的，那么在编译时，编译器会把该函数的代码副本放置在每个调用该函数的地方。 对内联函数进行任何修改，都需要重新编译函数的所有客户端，因为编译器需要重新更换一次所有的代码，否则将会继续使用旧的函数。 如果想把一个函数定义为内联函数，则需要在函数名前面放置关键字 inline，在调用函数之前需要对函数进行定义。如果已定义的函数多于一行，编译器会忽略 inline 限定符。 在类定义中的定义的函数都是内联函数，即使没有使用 inline 说明符
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
cpp_5.1 内联函数
内联函数1 定义2 特性2.1 内联函数：空间换时间2.2 对于循环和递归的内联函数，编译器会自动优化.2.3 内联函数定义和声明分离会链接错误2.4 宏的缺陷使用内联函数解决2.5 内联函数和宏的缺点 1 定义 在C++中，一般对于比较短小的函数，建议写成内联函数 —加inline 在C++中， 宏常量 — 使用const修饰的常量来替代 宏函数 — 使用inline修饰的内联函数来代替 debug和release下有什么不同： debug调试模式：内联函数默认是不会展开。 debug主要是来
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
C++ inline内联函数放头文件还是放cpp中的问题
原文：http://stackoverflow.com/questions/3992980/c-inline-member-function-in-cpp-file Quoting from C++ FAQ: Note: It's imperative that the function's definition (the part between the {...}) be ...
C++内联函数详解
这里写目录标题内联函数内联函数和宏内联函数的定义将内联函数的定义放入头文件慎用内联递归函数和虚函数的内联 内联函数 在C++中我们通常定义以下函数来求两个整数的最大值： int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; } 为这么一个小的操作定义一个函数的好处有： 阅读和理解函数 max 的调用，要比读一条等价的条件表达式并解释它的含义要容易得多。 如果需要做任何修改，修改函数要比找出并修改每一处等价表达式容易得多。 使用函数可以确保统一的行为，每个测试
C++-内联函数
以inline修饰的函数叫做内联函数，编译时C++编译器会在调用内联函数的地方展开，没有函数调用建立栈帧的开销，内联函数提升程序运行的效率。2.内联函数的定义如果在上述函数前增加inline关键字将其改成内联函数，在编译期间编译器会用函数体替换函数的调用。查看方式：1. 在release模式下，查看编译器生成的汇编代码中是否存在call Add。2. 在debug模式下，需要对编译器进行设置，否则不会展开因为debug模式下，编译器默认不会对代码进行优化，以下给出vs2013。
【CPP】CPP的语法糖&引用&内联函数&nullptr
引用可以当作一个变量使用,但定义的引用在内存中并不存在,你可以理解为变量的一个别称,类似于typedef,只不过typedef是给类型取别名,而引用是给变量取别名int a = 10;ref = 1;//此时a就被改成了1了在以上代码,ref即a的引用,值得注意的是,这里ref的类型应该是int&和int应该是一体的编译过后ref会被替换成a,原本的ref和ref的定义会直接消失如果你想中途更改ref引用的目标变量,那请你把ref改成指针,因为ref压根就不能改int a = 10;
『 C++ 』内联函数
内联函数的原理和使用.
C++内联函数概述
内联函数概述内联函数内联函数示例内联函数总结 内联函数 inline是C++语言中的一个关键字，可以用于程序中定义内联函数，inline的引进使内联函数的定义更加简单。引入内联函数的目的是为了解决程序中函数调用的效率问题。 内联函数是C++中的一种特殊函数，它可以像普通函数一样被调用，但是在调用时并不通过函数调用的机制而是通过将函数体直接插入调用处来实现的，这样可以大大减少由函数调用带来的开销，从而提高程序的运行效率。一般来说inline用于定义类的成员函数，用于类内定义时，可以省略inline。
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