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我也要
但是
这里的意思是Date是Time的友元，那么就能在Date里访问Time，但是Time并不能访问Date
这种友元关系是单向的，我是你的友元，你不一定是我的友元
就是在一个类的里面再定义一个类
这里的类B是类A的一个内部类，还可以看出A的大小只有4
就能发现，类B跟类A在空间独立的，只是受A的类域限制
另外，如果内部类是共有的就可以直接使用，若是私有的就不能使用了，说明内部类也受访问限定符的限制
内部类天生是外部类的友元
这就是一部分优化
若是使用引用传参，则都不会进行优化
至于为什么要加const是因为当传第二个参数2时，会先产生一个临时对象，这个临时对象具有常性，所以使用引用传参时才需要加上const
还有这些优化
同一个程序，写法不同优化程度也就不同
总结:
1、接受返回值时尽量拷贝构造接收，不要赋值接收
2、函数中返回对象时，尽量返回匿名对象
zabbix添加IBM服务器SNMPV3监控
本地采用欧冠的是zabbix5.0，服务器型号是SR860，使用snmpv3因为只支持这个，醉了。说明：本地采用欧冠的是zabbix5.0，服务器型号是SR860。
C++ 友元类
1.在C++中，我们使用类对数据进行了隐藏和封装，类的数据成员一般都定义为私有成员，成员函数一般都定义为公有的，以此提供类与外界的通讯接口。但是，有时需要定义一些函数，这些函数不是类的一部分，但又需要频繁地访问类的数据成员，这时可以将这些函数定义为该函数的友元函数。除了友元函数外，还有友元类，两者统称为友元。友元的作用是提高了程序的运行效率（即减少了类型检查和安全性检查等都需要时间开销），但它破坏了类的封装性和隐藏性，使得非成员函数可以访问类的私有成员。 2.友元类 ： 友元类的所有成员函数都是另一个类的友
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本文详细介绍了GBASE南大通用GBase 8s数据库的手动安装与实例配置全过程，包括环境准备、用户创建、安装包准备、实例创建、环境变量配置等关键步骤。通过实战经验分享和常见问题解决方案，帮助用户快速掌握GBase 8s数据库的安装与配置技巧，确保数据库稳定运行。
C++中的友元
C++中的友元友元的概念引入友元的分类类的非成员函数友元类的成员函数友元类友元友元的特点友元说明 友元的概念引入 C++的最重要的特点之一就是封装性和继承性。对于类的封装性来说，就是类的私有成员和保护成员只能在设计类时它所定义的函数内使用，即私有成员和保护成员只能通过该类的成员函数来访问。 当我们需要在类的外部访问该类的私有成员和保护成员时，就可以利用友元(**friend**)来实现这一操作。 友元的分类 类的非成员函数友元 类的非成员函数友元： 表示友元函数不是当前类的成员函数，而是独立于当前类
高项49个过程，输入、工具技术、输出的思维导图
为了制定项目章程的管理方法主要是采用了数据收集技术，例如通过头脑风暴，通过召集主题专家和团队成员收集信息、解决方案，并在短时间内获得大量创意，并对大量创意进行分析和排序，选出最优化最适合本项目方案，并对项目成员的不同差异观点，进行了引导和对冲突的管理，最终有助于项目干系人的目标、成功标准的内容达成一致意见，形成完善的项目章程。在本过程中得到项目章程，在制定项目章程中需要包括信息有：项目名称、项目目标、项目总里程碑进度表、项目经理、主要干系人及财务预算信息。本过程在仅开展一次，或仅在项目的预定义点开展。
自动驾驶仿真(六)—— SIL软件在环仿真测试
自动驾驶仿真六—— SIL软件在环仿真测试1. 在环仿真测试2. SIL软件在环仿真测试2.1 模型配置参数2.2 S function生成实现2.3 结果对比3. 参考学习的书目教材 博主前面的博文已经简要介绍了Carsim、Prescan 与 Simulink 在 “V”型开发流程的一些应用，现今成熟的汽车控制系统软件都是以（Model Based Design，MBD）来开发，它以图形化的方式表达复杂的逻辑、代码可读性、可移植性、开发调试便利程度都大大增强，同时利用成熟的代码生成工具链，也避免了手工代
C++ 友元
C++ 友元1. 何为友元2. 同类对象之间无隐私3.异类对象之间有友元3.1 友元函数3.1.1 全局函数作友元函数3.1.2 类成员函数作友元函数3.2 友元类4. 小结4.1 声明位置4.2 友元利弊4.3 注意事项 1. 何为友元 采用类的机制后实现了数据的隐藏与封装，类的数据成员一般定义为私有成员，成员函数一般定义为公有的，依此提供类与外界间的通信接口。但是，有时需要定义一些函数，这些函数不是类的一部分，但又需要频繁地访问类的数据成员，这时可以将这些函数定义为该类的友元函数。除了友元函数外，还有友
华为OD机试 - 敌情监控 - 滑动窗口（Java 双机位C卷 200分）
说明 第一行第一个正整数5，表示敌人有5个营地，第二个正整数2，表示连续营地 的数量是2， 第3个正整数3， 表示后续会有3条查询的命令；接下来一行有 5个正整数，分别表示每个营地里开始的人的数，第1个营地开始有1个人，第 2个营地开始有2个人，第3个营地开始有2个人，第4个营地开始有3个人，第 5 个营地开始有3个人；第3条命令：Query 2 4 表示查询第2到第4个营地的总人数，结果：2+8=10 第一个输出是： 10，注意这里第3个营地人数在第2条命令中增加了6。第一行3个正整数：N K L。
C++友元详解
友元介绍
YOLOv11 结合 BiFormer 注意力：打造多场景高精度检测模型实战教程
注册BiFormer模块（若代码未自动注册）# 加载自定义配置的YOLOv11模型。
ArcGIS Pro 3.4 二次开发 - 布局
本文介绍了在ArcGIS Pro SDK 3.4和.NET 8环境下操作布局工程项的相关方法。主要内容包括：引用布局工程项和关联布局，在新视图中打开或激活已有布局视图，引用活动布局视图，导入/移除布局工程项，创建基本布局或带参考线的自定义布局，修改布局页面尺寸，以及创建圆形图形元素等操作。重点演示了如何通过CIM（Core Infrastructure Model）进行高级布局配置，并详细说明了圆形图形元素的创建过程，包括几何构建、符号设置和图形生成。所有涉及UI线程的操作都遵循ArcGIS Pro SDK
C++ 友元机制
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C++ 友元
友元友元 英文 friend。friend 翻译成中文就是朋友，翻译成术语就是：友元。朋友就很好理解了，我的钱你随便花，我的东西你随便用；当然我也是你的朋友，你的钱我随便花，你的东西我随便用。当然在 C++ 里，类与类 之间可以作为友元，那么这个类就可以去操作另外一个类里面私有的成员；函数与函数 之间也可以作为 友元，所以友元分为： 友元函数 和 友元类。我们通过一个例子一看就明白了：写代码#inc
廖雪峰Python教程[完整版]
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10 C++ 友元
C++友元机制摘要 友元（friend）允许外部函数或类访问当前类的私有和保护成员，主要分为友元函数、友元类和友元成员函数三种类型。关键特性包括： 单向非传递：友元关系不可逆且不传递 灵活声明：可在类任意位置声明，不受访问控制符限制 典型应用：运算符重载（如<<）、跨类数据共享、单元测试 优势在于提供高效访问和自然语法，但会破坏封装性。建议优先使用成员函数，仅在必要场景（如流操作符重载）使用友元，并严格限制友元范围。 示例场景：设备控制器（友元类）访问设备温度数据（私有成员）
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
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C++友元类
友元类 不仅可以将一个函数声明为一个类的“朋友”，还可以将一个类（例如 B类）声明为另一个类（例如 A类）的“朋友”。这时B类就是A类的友元类。友元类B中的所有函数都是A类的友元函数，可以访问A类中的所有成员。 声明友元类的一般形式为： friend class 类名； 所以，可以在A类的定义体中，可以使用如下语句声明B类为其友元类： friend class B; 那么，类B是类A的友元类。所以，类B的成员函数就可以访问类A的私有成员。 ...
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")
C++ 中的友元
关于友元关系:在C++中，友元（Friend）功能是一个相对特殊的概念，允许某些特定的函数或其他类访问当前类的私有（private）或受保护（protected）成员。友元功能是C++中用于特定情况下实现类之间数据访问的机制。优点:打破类的封装,广泛应用于操作符重载缺点:破坏了类的封装,类之间互相依赖,代码高度耦合,头文件,类声明,粉墨登场,没有固定设计模式,难以设计友元的4种主要类型：1 友元函数：友元函数可以是任何普通函数。它被允许访问某个类的所有成员(包括私有和受保护)。
c++类——友元
如有兴趣了解更多请关注我的个人博客。
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到【灌水乐园】发言
1984
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