踏入C++中的雷区---C++内存管理详解

【C++】内存管理 到这里就结束了,本篇主要讲解了C/C++内存分布以及可能出现的问题,希望对大家有所帮助,有不足的地方多多指正,祝大家天天开心! 阅读详情
1、内存分配方式

  内存分配方式有三种:

  (1)从静态存储区域分配。内存在程序编译的时候就已经分配好,这块内存在程序的整个运行期间都存在。例如全局变量,static变量。

  (2)在栈上创建。在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中,效率很高,但是分配的内存容量有限。

  (3) 从堆上分配,亦称动态内存分配。程序在运行的时候用malloc或new申请任意多少的内存,程序员自己负责在何时用free或delete释放内存。动态内存的生存期由我们决定,使用非常灵活,但问题也最多。

  2、常见的内存错误及其对策

  发生内存错误是件非常麻烦的事情。编译器不能自动发现这些错误,通常是在程序运行时才能捕捉到。而这些错误大多没有明显的症状,时隐时现,增加了改错的难度。有时用户怒气冲冲地把你找来,程序却没有发生任何问题,你一走,错误又发作了。 常见的内存错误及其对策如下:

  * 内存分配未成功,却使用了它。

  编程新手常犯这种错误,因为他们没有意识到内存分配会不成功。常用解决办法是,在使用内存之前检查指针是否为NULL。如果指针p是函数的参数,那么在函数的入口处用assert(p!=NULL)进行

  检查。如果是用malloc或new来申请内存,应该用if(p==NULL) 或if(p!=NULL)进行防错处理。

  * 内存分配虽然成功,但是尚未初始化就引用它。

  犯这种错误主要有两个起因:一是没有初始化的观念;二是误以为内存的缺省初值全为零,导致引用初值错误(例如数组)。 内存的缺省初值究竟是什么并没有统一的标准,尽管有些时候为零值,我们宁可信其无不可信其有。所以无论用何种方式创建数组,都别忘了赋初值,即便是赋零值也不可省略,不要嫌麻烦。

  * 内存分配成功并且已经初始化,但操作越过了内存的边界。

  例如在使用数组时经常发生下标“多1”或者“少1”的操作。特别是在for循环语句中,循环次数很容易搞错,导致数组操作越界。

  * 忘记了释放内存,造成内存泄露。

  含有这种错误的函数每被调用一次就丢失一块内存。刚开始时系统的内存充足,你看不到错误。终有一次程序突然死掉,系统出现提示:内存耗尽。

  动态内存的申请与释放必须配对,程序中malloc与free的使用次数一定要相同,否则肯定有错误(new/delete同理)。

  * 释放了内存却继续使用它。
 
  有三种情况:

  (1)程序中的对象调用关系过于复杂,实在难以搞清楚某个对象究竟是否已经释放了内存,此时应该重新设计数据结构,从根本上解决对象管理的混乱局面。

  (2)函数的return语句写错了,注意不要返回指向“栈内存”的“指针”或者“引用”,因为该内存在函数体结束时被自动销毁。

  (3)使用free或delete释放了内存后,没有将指针设置为NULL。导致产生“野指针”。

  【规则1】用malloc或new申请内存之后,应该立即检查指针值是否为NULL。防止使用指针值为NULL的内存。

  【规则2】不要忘记为数组和动态内存赋初值。防止将未被初始化的内存作为右值使用。

  【规则3】避免数组或指针的下标越界,特别要当心发生“多1”或者“少1”操作。

  【规则4】动态内存的申请与释放必须配对,防止内存泄漏。

  【规则5】用free或delete释放了内存之后,立即将指针设置为NULL,防止产生“野指针”。

  3、指针与数组的对比

  C++/C程序中,指针和数组在不少地方可以相互替换着用,让人产生一种错觉,以为两者是等价的。

  数组要么在静态存储区被创建(如全局数组),要么在栈上被创建。数组名对应着(而不是指向)一块内存,其地址与容量在生命期内保持不变,只有数组的内容可以改变。

  指针可以随时指向任意类型的内存块,它的特征是“可变”,所以我们常用指针来操作动态内存。指针远比数组灵活,但也更危险。

  下面以字符串为例比较指针与数组的特性。

  3.1 修改内容

  示例3-1中,字符数组a的容量是6个字符,其内容为hello。a的内容可以改变,如a[0]= ‘X’。指针p指向常量字符串“world”(位于静态存储区,内容为world),常量字符串的内容是不可以被修改的。从语法上看,编译器并不觉得语句p[0]= ‘X’有什么不妥,但是该语句企图修改常量字符串的内容而导致运行错误。

char a[] = “hello”;
a[0] = ‘X’;
cout << a << endl;
char *p = “world”; // 注意p指向常量字符串
p[0] = ‘X’; // 编译器不能发现该错误
cout << p << endl;
      示例3.1 修改数组和指针的内容

  3.2 内容复制与比较

  不能对数组名进行直接复制与比较。示例7-3-2中,若想把数组a的内容复制给数组b,不能用语句 b = a ,否则将产生编译错误。应该用标准库函数strcpy进行复制。同理,比较b和a的内容是否相同,不能用if(b==a) 来判断,应该用标准库函数strcmp进行比较。

  语句p = a 并不能把a的内容复制指针p,而是把a的地址赋给了p。要想复制a的内容,可以先用库函数malloc为p申请一块容量为strlen(a)+1个字符的内存,再用strcpy进行字符串复制。同理,语句if(p==a) 比较的不是内容而是地址,应该用库函数strcmp来比较。

// 数组…
char a[] = "hello";
char b[10];
strcpy(b, a); // 不能用 b = a;
if(strcmp(b, a) == 0) // 不能用 if (b == a)
…
// 指针…
int len = strlen(a);
char *p = (char *)malloc(sizeof(char)*(len+1));
strcpy(p,a); // 不要用 p = a;
if(strcmp(p, a) == 0) // 不要用 if (p == a)
…
       示例3.2 数组和指针的内容复制与比较

  3.3 计算内存容量

  用运算符sizeof可以计算出数组的容量(字节数)。示例7-3-3(a)中,sizeof(a)的值是12(注意别忘了’’)。指针p指向a,但是sizeof(p)的值却是4。这是因为sizeof(p)得到的是一个指针变量的字节数,相当于sizeof(char*),而不是p所指的内存容量。C++/C语言没有办法知道指针所指的内存容量,除非在申请内存时记住它。

  注意当数组作为函数的参数进行传递时,该数组自动退化为同类型的指针。示例7-3-3(b)中,不论数组a的容量是多少,sizeof(a)始终等于sizeof(char *)。

char a[] = "hello world";
char *p = a;
cout<< sizeof(a) << endl; // 12字节
cout<< sizeof(p) << endl; // 4字节
     示例3.3(a) 计算数组和指针的内存容量

void Func(char a[100])
{
 cout<< sizeof(a) << endl; // 4字节而不是100字节
}
     示例3.3(b) 数组退化为指针
gigi_miao
4、指针参数是如何传递内存的?

  如果函数的参数是一个指针,不要指望用该指针去申请动态内存。示例7-4-1中,Test函数的语句GetMemory(str, 200)并没有使str获得期望的内存,str依旧是NULL,为什么?

void GetMemory(char *p, int num)
{
 p = (char *)malloc(sizeof(char) * num);
}
void Test(void)
{
 char *str = NULL;
 GetMemory(str, 100); // str 仍然为 NULL
 strcpy(str, "hello"); // 运行错误
}
      示例4.1 试图用指针参数申请动态内存

  毛病出在函数GetMemory中。编译器总是要为函数的每个参数制作临时副本,指针参数p的副本是 _p,编译器使 _p = p。如果函数体内的程序修改了_p的内容,就导致参数p的内容作相应的修改。这就是指针可以用作输出参数的原因。在本例中,_p申请了新的内存,只是把_p所指的内存地址改变了,但是p丝毫未变。所以函数GetMemory并不能输出任何东西。事实上,每执行一次GetMemory就会泄露一块内存,因为没有用free释放内存。

  如果非得要用指针参数去申请内存,那么应该改用“指向指针的指针”,见示例4.2。

void GetMemory2(char **p, int num)
{
 *p = (char *)malloc(sizeof(char) * num);
}
void Test2(void)
{
 char *str = NULL;
 GetMemory2(&str, 100); // 注意参数是 &str,而不是str
 strcpy(str, "hello");
 cout<< str << endl;
 free(str);
}
      示例4.2用指向指针的指针申请动态内存

  由于“指向指针的指针”这个概念不容易理解,我们可以用函数返回值来传递动态内存。这种方法更加简单,见示例4.3。

char *GetMemory3(int num)
{
 char *p = (char *)malloc(sizeof(char) * num);
 return p;
}
void Test3(void)
{
 char *str = NULL;
 str = GetMemory3(100);
 strcpy(str, "hello");
 cout<< str << endl;
 free(str);
}
       示例4.3 用函数返回值来传递动态内存

  用函数返回值来传递动态内存这种方法虽然好用,但是常常有人把return语句用错了。这里强调不要用return语句返回指向“栈内存”的指针,因为该内存在函数结束时自动消亡,见示例4.4。

char *GetString(void)
{
 char p[] = "hello world";
 return p; // 编译器将提出警告
}
void Test4(void)
{
 char *str = NULL;
 str = GetString(); // str 的内容是垃圾
 cout<< str << endl;
}
      示例4.4 return语句返回指向“栈内存”的指针

  用调试器逐步跟踪Test4,发现执行str = GetString语句后str不再是NULL指针,但是str的内容不是“hello world”而是垃圾。
如果把示例4.4改写成示例4.5,会怎么样?

char *GetString2(void)
{
 char *p = "hello world";
 return p;
}
void Test5(void)
{
 char *str = NULL;
 str = GetString2();
 cout<< str << endl;
}
     示例4.5 return语句返回常量字符串

  函数Test5运行虽然不会出错,但是函数GetString2的设计概念却是错误的。因为GetString2内的“hello world”是常量字符串,位于静态存储区,它在程序生命期内恒定不变。无论什么时候调用GetString2,它返回的始终是同一个“只读”的内存块。

  5、杜绝“野指针”

  “野指针”不是NULL指针,是指向“垃圾”内存的指针。人们一般不会错用NULL指针,因为用if语句很容易判断。但是“野指针”是很危险的,if语句对它不起作用。 “野指针”的成因主要有两种:

  (1)指针变量没有被初始化。任何指针变量刚被创建时不会自动成为NULL指针,它的缺省值是随机的,它会乱指一气。所以,指针变量在创建的同时应当被初始化,要么将指针设置为NULL,要么让它指向合法的内存。例如

char *p = NULL;
char *str = (char *) malloc(100);

  (2)指针p被free或者delete之后,没有置为NULL,让人误以为p是个合法的指针。

  (3)指针操作超越了变量的作用范围。这种情况让人防不胜防,示例程序如下:

class A
{
 public:
  void Func(void){ cout << “Func of class A” << endl; }
};
void Test(void)
{
 A *p;
 {
  A a;
  p = &a; // 注意 a 的生命期
 }
 p->Func(); // p是“野指针”
}

  函数Test在执行语句p->Func()时,对象a已经消失,而p是指向a的,所以p就成了“野指针”。但奇怪的是我运行这个程序时居然没有出错,这可能与编译器有关。
6、有了malloc/free为什么还要new/delete?

  malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放内存。

  对于非内部数据类型的对象而言,光用maloc/free无法满足动态对象的要求。对象在创建的同时要自动执行构造函数,对象在消亡之前要自动执行析构函数。由于malloc/free是库函数而不是运算符,不在编译器控制权限之内,不能够把执行构造函数和析构函数的任务强加于malloc/free。

   因此C++语言需要一个能完成动态内存分配和初始化工作的运算符new,以及一个能完成清理与释放内存工作的运算符delete。注意new/delete不是库函数。我们先看一看malloc/free和new/delete如何实现对象的动态内存管理,见示例6。

class Obj
{
 public :
  Obj(void){ cout << “Initialization” << endl; }
  ~Obj(void){ cout << “Destroy” << endl; }
  void Initialize(void){ cout << “Initialization” << endl; }
  void Destroy(void){ cout << “Destroy” << endl; }
};
void UseMallocFree(void)
{
 Obj *a = (obj *)malloc(sizeof(obj)); // 申请动态内存
 a->Initialize(); // 初始化
 //…
 a->Destroy(); // 清除工作
 free(a); // 释放内存
}
void UseNewDelete(void)
{
 Obj *a = new Obj; // 申请动态内存并且初始化
 //…
 delete a; // 清除并且释放内存
}
     示例6 用malloc/free和new/delete如何实现对象的动态内存管理

  类Obj的函数Initialize模拟了构造函数的功能,函数Destroy模拟了析构函数的功能。函数UseMallocFree中,由于malloc/free不能执行构造函数与析构函数,必须调用成员函数Initialize和Destroy来完成初始化与清除工作。函数UseNewDelete则简单得多。

  所以我们不要企图用malloc/free来完成动态对象的内存管理,应该用new/delete。由于内部数据类型的“对象”没有构造与析构的过程,对它们而言malloc/free和new/delete是等价的。

  既然new/delete的功能完全覆盖了malloc/free,为什么C++不把malloc/free淘汰出局呢?这是因为C++程序经常要调用C函数,而C程序只能用malloc/free管理动态内存。

  如果用free释放“new创建的动态对象”,那么该对象因无法执行析构函数而可能导致程序出错。如果用delete释放“malloc申请的动态内存”,理论上讲程序不会出错,但是该程序的可读性很差。所以new/delete必须配对使用,malloc/free也一样。

  7、内存耗尽怎么办?

  如果在申请动态内存时找不到足够大的内存块,malloc和new将返回NULL指针,宣告内存申请失败。通常有三种方式处理“内存耗尽”问题。

  (1)判断指针是否为NULL,如果是则马上用return语句终止本函数。例如:

void Func(void)
{
 A *a = new A;
 if(a == NULL)
 {
  return;
 }
 …
}

  (2)判断指针是否为NULL,如果是则马上用exit(1)终止整个程序的运行。例如:

void Func(void)
{
 A *a = new A;
 if(a == NULL)
 {
  cout << “Memory Exhausted” << endl;
  exit(1);
 }
 …
}

  (3)为new和malloc设置异常处理函数。例如Visual C++可以用_set_new_hander函数为new设置用户自己定义的异常处理函数,也可以让malloc享用与new相同的异常处理函数。详细内容请参考C++使用手册。

  上述(1)(2)方式使用最普遍。如果一个函数内有多处需要申请动态内存,那么方式(1)就显得力不从心(释放内存很麻烦),应该用方式(2)来处理。

  很多人不忍心用exit(1),问:“不编写出错处理程序,让操作系统自己解决行不行?”

  不行。如果发生“内存耗尽”这样的事情,一般说来应用程序已经无药可救。如果不用exit(1) 把坏程序杀死,它可能会害死操作系统。道理如同:如果不把歹徒击毙,歹徒在老死之前会犯下更多的罪。

  有一个很重要的现象要告诉大家。对于32位以上的应用程序而言,无论怎样使用malloc与new,几乎不可能导致“内存耗尽”。我在Windows 98下用Visual C++编写了测试程序,见示例7。这个程序会无休止地运行下去,根本不会终止。因为32位操作系统支持“虚存”,内存用完了,自动用硬盘空间顶替。我只听到硬盘嘎吱嘎吱地响,Window 98已经累得对键盘、鼠标毫无反应。

  我可以得出这么一个结论:对于32位以上的应用程序,“内存耗尽”错误处理程序毫无用处。这下可把Unix和Windows程序员们乐坏了:反正错误处理程序不起作用,我就不写了,省了很多麻烦。

  我不想误导读者,必须强调:不加错误处理将导致程序的质量很差,千万不可因小失大。

void main(void)
{
 float *p = NULL;
 while(TRUE)
 {
  p = new float[1000000];
  cout << “eat memory” << endl;
  if(p==NULL)
   exit(1);
 }
}

  示例7试图耗尽操作系统的内存
8、malloc/free 的使用要点

  函数malloc的原型如下:

void * malloc(size_t size);
  用malloc申请一块长度为length的整数类型的内存,程序如下:

int *p = (int *) malloc(sizeof(int) * length);
  我们应当把注意力集中在两个要素上:“类型转换”和“sizeof”。

  * malloc返回值的类型是void *,所以在调用malloc时要显式地进行类型转换,将void * 转换成所需要的指针类型。

  * malloc函数本身并不识别要申请的内存是什么类型,它只关心内存的总字节数。我们通常记不住int, float等数据类型的变量的确切字节数。例如int变量在16位系统下是2个字节,在32位下是4个字节;而float变量在16位系统下是4个字节,在32位下也是4个字节。最好用以下程序作一次测试:

cout << sizeof(char) << endl;
cout << sizeof(int) << endl;
cout << sizeof(unsigned int) << endl;
cout << sizeof(long) << endl;
cout << sizeof(unsigned long) << endl;
cout << sizeof(float) << endl;
cout << sizeof(double) << endl;
cout << sizeof(void *) << endl;

  在malloc的“()”中使用sizeof运算符是良好的风格,但要当心有时我们会昏了头,写出 p = malloc(sizeof(p))这样的程序来。

  * 函数free的原型如下:

void free( void * memblock );
  为什么free函数不象malloc函数那样复杂呢?这是因为指针p的类型以及它所指的内存的容量事先都是知道的,语句free(p)能正确地释放内存。如果p是NULL指针,那么free对p无论操作多少次都不会出问题。如果p不是NULL指针,那么free对p连续操作两次就会导致程序运行错误。

  9、new/delete 的使用要点

  运算符new使用起来要比函数malloc简单得多,例如:

int *p1 = (int *)malloc(sizeof(int) * length);
int *p2 = new int[length];

  这是因为new内置了sizeof、类型转换和类型安全检查功能。对于非内部数据类型的对象而言,new在创建动态对象的同时完成了初始化工作。如果对象有多个构造函数,那么new的语句也可以有多种形式。例如

class Obj
{
 public :
  Obj(void); // 无参数的构造函数
  Obj(int x); // 带一个参数的构造函数
  …
}
void Test(void)
{
 Obj *a = new Obj;
 Obj *b = new Obj(1); // 初值为1
 …
 delete a;
 delete b;
}

  如果用new创建对象数组,那么只能使用对象的无参数构造函数。例如

Obj *objects = new Obj[100]; // 创建100个动态对象
  不能写成

Obj *objects = new Obj[100](1);// 创建100个动态对象的同时赋初值1
  在用delete释放对象数组时,留意不要丢了符号‘[]’。例如

delete []objects; // 正确的用法
delete objects; // 错误的用法

  后者相当于delete objects[0],漏掉了另外99个对象。

  10、一些心得体会

  我认识不少技术不错的C++/C程序员,很少有人能拍拍胸脯说通晓指针与内存管理(包括我自己)。我最初学习C语言时特别怕指针,导致我开发第一个应用软件(约1万行C代码)时没有使用一个指针,全用数组来顶替指针,实在蠢笨得过分。躲避指针不是办法,后来我改写了这个软件,代码量缩小到原先的一半。

  我的经验教训是:

  (1)越是怕指针,就越要使用指针。不会正确使用指针,肯定算不上是合格的程序员。

  (2)必须养成“使用调试器逐步跟踪程序”的习惯,只有这样才能发现问题的本质
C++中动态内存管理(new/delete的实现) 1.复习C语言中动态内存管理: C语言动态内存管理 2.C++内存管理方式 C语言内存管理方式在C++中可以继续使用,但有些地方就无能为力而且使用起来比较麻烦,因此C++又提出了自己的内存管理方式:通过new和delete操作符进行动态内存管理。 new/delete代码演示: ... 阅读详情

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叫好与叫座虽然不是对立面,但想在同一个作品中达到双重效果很难。 1825

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

踏入C++中的雷区——C++内存管理详解(转)

伟大的Bill Gates 曾经失言:  640K ought to be enough for everybody — Bill Gates 1981   程序员们经常编写内存管理程序,往往提心吊胆。如果不想触雷,唯一的解决办法就是发现所有潜伏的地雷并且排除它们,躲是躲不了的。本文的内容比一般教科书的要深入得多,读者需细心阅读,做到真正地通晓内存管理。1、内存分配方式  内存分配方式有...

aebe49167的博客 130

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

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