28.函数的默认参数和占位参数

自动驾驶感知新方案:YOLOv13多模态(RGB+LiDAR+热成像)融合实战 YOLOv13的RGB+LiDAR+热成像多模态融合方案,解决了自动驾驶感知的鲁棒性问题,通过跨模态特征互补和注意力融合,实现了复杂场景下的高精度检测。本文从架构设计、数据预处理、核心模块实现到车载部署,完成了全流程实战。动态模态权重:根据场景自动调整各模态的权重(如黑夜场景提升热成像权重);端到端3D检测:直接从原始点云与图像进行3D检测,减少预处理步骤;轻量化优化:针对车载设备进一步剪枝量化,提升推理速度。 阅读详情

函数的默认参数

c++在声明函数原型的时可为一个或者多个参数指定默认(缺省)的参数值,当函数调用的时候如果没有指定这个值,编译器会自动用默认值代替。

void TestFunc01(int a = 10, int b = 20){
	cout << "a + b  = " << a + b << endl;
}
//注意点:
//1. 形参b设置默认参数值,那么后面位置的形参c也需要设置默认参数
void TestFunc02(int a,int b = 10,int c = 10){}
//2. 如果函数声明和函数定义分开,函数声明设置了默认参数,函数定义不能再设置默认参数
void TestFunc03(int a = 0,int b = 0);
void TestFunc03(int a, int b){}

int main(){
	//1.如果没有传参数,那么使用默认参数
	TestFunc01();
	//2. 如果传一个参数,那么第二个参数使用默认参数
	TestFunc01(100);
	//3. 如果传入两个参数,那么两个参数都使用我们传入的参数
	TestFunc01(100, 200);

	return EXIT_SUCCESS;
}

函数的默认参数从左向右,如果一个参数设置了默认参数,那么这个参数之后的参数都必须设置默认参数。
如果函数声明和函数定义分开写,函数声明和函数定义不能同时设置默认参数。

函数的占位参数

c++在声明函数时,可以设置占位参数。占位参数只有参数类型声明,而没有参数名声明。一般情况下,在函数体内部无法使用占位参数。

void TestFunc01(int a,int b,int){
	//函数内部无法使用占位参数
	cout << "a + b = " << a + b << endl;
}
//占位参数也可以设置默认值
void TestFunc02(int a, int b, int = 20){
	//函数内部依旧无法使用占位参数
	cout << "a + b = " << a + b << endl;
}
int main(){

	//错误调用,占位参数也是参数,必须传参数
	//TestFunc01(10,20); 
	//正确调用
	TestFunc01(10,20,30);
	//正确调用
	TestFunc02(10,20);
	//正确调用
	TestFunc02(10, 20, 30);

	return EXIT_SUCCESS;
}

exe

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream>
using namespace std;

//函数的默认参数 参数后面 = ...
//函数参数注意事项,如果有一个位置有了默认参数,那么从这个位置开始,从左往后都必须有默认参数
// 传入参数 ,如果有参数,就用传入的参数,没有参数就用默认值

//如果函数声明里面有了 默认参数,那么函数实现时候必须没有
// 函数声明和实现里 只能有一个里有默认参数,不要同时都出现默认参数
void myFunc(int a = 10, int b = 10);
void myFunc(int a , int b ){}

void func( int a , int b = 10,int c = 1 )
{
	cout << "a + b + c = " << a + b + c << endl;
}

void test01()
{
	//func();

	func(1,2);

}


//函数 占位参数
//如果有了占位参数,函数调用时候必须要提供这个参数 ,但是用不到参数
//占位参数 没有什么大用途,只有后面重载 ++符号才有一点点用
//占位参数 可以有默认值
void func2(int a , int = 1)
{

}


void test02()
{
	func2(10);

}

int main(){

	test01();

	system("pause");
	return EXIT_SUCCESS;
}

 

物流分拣YOLO实战:YOLO26 OBB+YOLOv8多尺度融合,不规则包裹分拣效率提升40%(附训练+部署代码) 在物流分拣的工业场景中,模型的检测精度、推理速度、部署友好性本次基于YOLO26 OBB+YOLOv8多尺度融合打造的物流分拣视觉检测方案,精准解决了工业场景中不规则包裹的旋转检测、多尺度包裹的漏检问题,最终实现分拣效率提升40%,检测准确率提升至95%以上,且模型在边缘设备上的推理帧率稳定35FPS+,完全适配物流分拣的工业落地需求。 阅读详情

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