C++不足之处讨论系列(四)--函数重载

论文选题难?7种AI加持的万能选题法(全专业通用+工具实测) AI时代学术选题新范式:7大智能方法破解研究痛点 传统选题方法面临范围失控、资料难寻、创新不足三大痛点,本文提出AI赋能的7种选题方法论: 1.现象+群体法:自动抓取热点与人群特征 2.理论+场景法:经典理论与新兴场景匹配 3.技术+问题法:前沿技术与领域痛点结合 4.对比+变量法:时空维度与变量关系分析 5.热点+理论法:事件传播与理论深挖融合 6.微调+变量法:已有选题变量置换创新 7.AI全流程法:关键要素智能迭代生成 同时警示AI使用的伦理边界,需规避虚构文献、伪造数据等风险,并提供针对本科生、研究 阅读详情

以下文章翻译自Ian Joyner所著的
《C++?? A Critique of C++ and Programming and Language Trends of the 1990s》 3/E【Ian Joyner 1996】
原著版权属于Ian Joyner,征得Ian Joyner本人的同意,我得以将该文翻译成中文。因此,本文的中文版权应该属于我;-)
该文章的英文及中文版本都用于非商业用途,你可以随意地复制和转贴它。不过最好请在转贴时加上前面的这段声明。
如果有人或机构想要出版该文,请最好联系原著版权所有人及我。

另外,该篇文章已经包含在Ian Joyner所写的《Objects Unencapsulated 》一书中(目前已经有了日文的翻译版本),该书的介绍可参见于:
http://www.prenhall.com/allbooks/ptr_0130142697.html
http://efsa.sourceforge.net/cgi-bin/view/Main/ObjectsUnencapsulated
http://www.accu.org/bookreviews/public/reviews/o/o002284.htm

Ian Joyner的联系方式:
 i.joyner@acm.org
我的联系方式:
 cber@email.com.cn

译者前言:
 要想彻底的掌握一种语言,不但需要知道它的长处有哪些,而且需要知道它的不足之处又有哪些。这样我们才能用好这门语言,避免踏入语言中的一些陷阱,更好地利用这门语言来为我们的工作所服务。
 Ian Joyner的这篇文章以及他所著的《Objects Unencapsulated 》一书中,向我们充分的展示了C++的一些不足之处,我们应该充分借鉴于他已经完成的伟大工作,更好的了解C++,从而写出更加安全的C++代码来。

C++的不足之处讨论系列(四)

函数重载

 C++允许在参数类型不同的前提下重载函数。重载的函数与具有多态性的函数(即虚函数)不同处在于:调用正确的被重载函数实体是在编译期间就被决定了的;而对于具有多态性的函数来说,是通过运行期间的动态绑定来调用我们想调用的那个函数实体。多态性是通过重定义(或重写)这种方式达成的。请不要被重载(overloading)和重写(overriding)所迷惑。重载是发生在两个或者是更多的函数具有相同的名字的情况下。区分它们的办法是通过检测它们的参数个数或者类型来实现的。重载与CLOS中的多重分发(multiple dispatching)不同,对于参数的多重分发是在运行期间多态完成的。
 
 【Reade 89】中指出了重载与多态之间的不同。重载意味着在相同的上下文中使用相同的名字代替出不同的函数实体(它们之间具有完全不同的定义和参数类型)。多态则只具有一个定义体,并且所有的类型都是由一种最基本的类型派生出的子类型。C. Strachey指出,多态是一种参数化的多态,而重载则是一种特殊的多态。用以判断不同的重载函数的机制就是函数标示(function signature)。
 
 重载在下面的例子中显得很有用:
 max( int, int )
 max( real, real )
 
 这将确保相对于类型int和real的最佳的max函数实体被调用。但是,面向对象的程序设计为该函数提供了一个变量,对象本身被被当作一个隐藏的参数传递给了函数(在C++中,我们把它称为this)。由于这样,在面向对象的概念中又隐式地包含了一种对等的但却更有更多限制的形式。对于上述讨论的一个简单例子如下:
 int i, j;
 real r, s;
 i.max(j);
 r.max(s);
 
 但如果我们这样写:i.max(r),或是r.max(j),编译器将会告诉我们在这其中存在着类型不匹配的错误。当然,通过重载运算符的操作,这样的行为是可以被更好地表达如下:
 i max j 或者
 r max s
 但是,min和max都是特殊的函数,它们可以接受两个或者更多的同一类型的参数,并且还可以作用在任意长度的数组上。因此,在Eiffel中,对于这种情况最常见的代码形式看起来就像这样:
 il:COMPARABLE_LIST[INTEGER]
 rl:COMPARABLE_LIST[REAL]
 
 i := il.max
 r := rl.max
 
 上面的例子显示,面向对象的编程典范(paradigm),特别是和范型化(genericity)结合在一起时,也可以达到函数重载的效果而不需要C++中的函数重载那样的声明形式。然而是C++使得这种概念更加一般化。C++这样作的好处在于,我们可以通过不止一个的参数来达到重载的目的,而不是仅使用一个隐藏的当前对象作为参数这样的形式。
 
 另外一个我们需要考虑的因素是,决定(resolved)哪个重载函数被调用是在编译阶段完成的事情,但对于重写来说则推后到了运行期间。这样看起来好像重载能够使我们获得更多性能上的好处。然而,在全局分析的过程中编译器可以检测函数min和max是否处在继承的最末端,然后就可以直接的调用它们(如果是的话)。这也就是说,编译器检查到了对象i和r,然后分析对应于它们的max函数,发现在这种情况下没有任何多态性被包含在内,于是就为上面的语句产生了直接调用max的目标代码。与此相反的是,如果对象n被定义为一个NUMBER,NUMBER又提供一个抽象的max函数声明(我们所用的REAL.max和INTERGER.max都是从它继承来的),那么编译器将会为此产生动态绑定的代码。这是因为n既可能是INTEGER,也有可能是REAL。
 
 现在你是不是觉得C++的这种方法(即通过提供不同的参数来实现函数的重载)很有用?不过你还必须明白,面向对象的程序设计对此有着种种的限制,存在着许多的规则。C++是通过指定参数必须与基类相符合的方式实现它的。传入函数中的参数只能是基类,或是基类的派生类。例如:
 A.f( B someB ) {...}
 class B ...;
 class D : public B ...;
 A a;
 D d;
 a.f( d );
 其中d必须与类'B'相符,编译器会检测这些。
 
 通过不同的函数签名(signature)来实现函数重载的另一种可行的方法是,给不同的函数以不同的名字,以此来使得它们的签名不同。我们应该使用名字来作为区分不同实体(entities)的基础。编译器可以交叉检测我们提供的实参是否符合于指定的函数需要的形参。这同时也导致了软件更好的自记录(self-document)。从相似的名字选择出一个给指定的实体通常都不会很容易,但它的好处确实值得我们这样去做。
 
 [Wiener95]中提供了一个例子用以展示重载虚拟函数可能出现的问题:
 class Parent
 {
  public:
   virutal int doIt( int v )
   {
    return v * v;
   }
 };
 
 class Child: public Parent
 {
  public:
   int doIt( int v, int av = 20 )
   {
    return v * av;
   }
 };
 
 int main()
 {
  int i;
  Parent *p = new Child();
  i = p->doIt(3);
  return 0;
 }
 
 当程序执行完后i会等于多少呢?有人可能会认为是60,然而结果却是9。这是因为在Child中doIt的签名与在Parent中的不一致,它并没有重写Parent中的doIt,而仅仅是重载了它,在这种情况下,缺省值没有任何作用。
 
 Java也提供了方法重载,不同的方法可以拥有同样的名字及不同的签名。
 
 在Eiffel中没有引入新的技术,而是使用范型化、继承及重定义等。Eiffel提供了协变式的签名方式,这意味着在子类的函数中不需要完全符合父类中的签名,但是通过Eiffel的强类型检测技术可以使得它们彼此相匹配。

IEPE传感器4mA恒流源接口电路 另外传感器的偏置电压大概在10V多点,一般接个电容把直流分量去掉。这里我们要把恒流源的电流设置在4毫安左右,R1取33Ω差不多正好。经过CR的隔直流电路后的波形是这样的。 阅读详情

相关推荐

【XR硬件介绍】PICO Space Pro(Project Swan)深度解析:字节 2026 旗舰 MR 头显延期背后

内部代号 Project Swan 的 PICO 年度旗舰 MR 头显正式定名PICO Space Pro,原本计划 2026 年 9 月对外发布,官方官宣推迟至 2026 年第四季度上市。硬件层面已经完成 FCC 认证,硬件成熟度较高,延期核心目标是打磨 PICO OS 6 空间操作系统,补齐空间计算软件能力。本文从产品背景、硬件架构、软件生态、延期逻辑、行业竞争格局几个维度拆解这款国产高端 MR 设备,分析它对国内 XR 产业的意义与待解的问题。

houdou112358的博客 1227

育超市-浙大版《C语言程序设计(第3版)》第1章引言(练习1.3 C语言的发展历史与特点)

下列( )不是C语言所表现出来的不足之处。 可移植性差

qq_30878431的博客 734

Android汽车服务篇(一) CarService

本文主要说明了CarService这一系统服务的启动流程,以及一些关键成员的创建和初始化流程.同时简单介绍了一下客户端是如何获取和使用CarService对象, 如上文介绍的, CarService对象只是获取各个Manager的媒介,它本身并不承担管理传感器.空调等具体的任务.如果要获取车辆的相关信息,如车速, 车内空调温度,诊断信息, 或对车辆进行相关的控制,如升高和降低空调温度,控制座椅和车窗, 调节音量等,就要通过具体的Manager中的API和对应的服务来实现了.

u012514113的专栏 8148

C语言的几种缺陷及其规避方法

异常处理机制:C语言中没有自带的异常处理机制,但是可以通过设置错误码来表示异常情况,极其简单,也可以在C语言中使用一些异常处理库如setjmp.h、siglongjmp.h等来实现类似的机制。总之,虽然C语言是一种高效的编程语言,在工业界和学术界都得到了广泛的应用,但其存在的这些缺点也限制了其进一步的发展,使得在现代编程环境下,需要我们更加注意这些缺点,并采取相应的预防措施。容易出现内存管理问题:C语言中,程序员需要手动管理内存,包括内存的分配和释放,容易出现内存泄漏、越界等问题。

嵌入式之斋 1873

LabVIEW+数据库应用系列保姆级教程,第一篇数据库连接

目录LabVIEW连接数据库的方法连接MySQL连接Oracle,SQL Server,Access等 LabVIEW连接数据库的方法 1、创建udl(Universal Data Link)是通用数据连接文件。界面操作,简单快捷。 2、编写连接字符串。需要熟悉连接字符串的结构,容易出错。 3、其他… 本教程教你使用第1种方法,也是最简单、最常用的方法。 连接MySQL 1、在MySQL Installer内安装MySQL Connector/ODBC,建议安装32位(X86),如下图: 2、创建ODBC

wwplh5520370的博客 1万+

CANoe UDS $27服务DLL生成实战:从工程配置到算法修改全流程

本文详细介绍了在Vector CANoe中为UDS(统一诊断服务)的$27安全访问服务生成定制化DLL(动态链接库)的全流程。从定位官方参考工程、配置Visual Studio开发环境,到深入解析核心的GenerateKeyEx函数接口,并重点演示了如何修改和实现自定义的种子-密钥安全算法,最终完成DLL的编译、部署与CANoe集成测试,为汽车电子诊断开发提供实战指导。

star5的专栏 535

c语言的缺点

以下内容由 励志句子网 提供 www.lzjuzi.com c语言的缺点: 一、c语言代码的复用性差。 二、c语言代码的维护性差。 三、c语言代码的扩展性差。 四、c语言代码的可读性差,对于一个新手很难读懂一个项目的所有。内容多,想要看懂一个项目确实很难。 我在看最近的一个项目,那是个老工程师,人家用的ucos ,加上 各种算法。着实让我长了不少知识。 多线程之间通信,互斥锁,共享变量。环形缓冲区...

u012421714的博客 2985

ESP32对接百度智能云语音识别:从硬件配置到API调用的完整指南

本文详细介绍了ESP32对接百度智能云语音识别的完整流程,从硬件配置到API调用,涵盖麦克风选择、音频处理、错误处理及性能优化等关键环节。通过实战案例展示如何实现低成本、高效率的语音交互方案,特别适合智能硬件开发者参考。

weixin_29198045的博客 374

C语言的语义缺陷(一)(一般)

在一个句子,哪怕其中的每个单词都拼写正确,而且语法也无懈可击,仍然可能有歧义或者并非书写者希望表达的意思。程序也有可能表面上是一个意思,而实际上的意思却相差甚远。本篇讲述了几种可能引起上述歧义的程序书写方式。

m0_73975164的博客 1387

【Proteus仿真】51单片机+DAC0832+数码管制作0-25V电压可调

【Proteus仿真】51单片机+DAC0832+数码管制作0-25V电压可调

perseverance51博客 2117

大数据架构中的数据治理:元数据管理与数据血缘追踪实践

本文将聚焦大数据架构中数据治理的两大核心支柱——元数据管理与数据血缘追踪元数据管理的目标、类型与实施步骤(从需求分析到工具落地);数据血缘追踪的技术实现(静态解析、动态捕获、混合方案)与应用场景;如何将两者结合,构建完整的数据治理体系,并通过真实案例展示落地效果。元数据管理:定义了业务/技术/操作元数据,讲解了工具选型(如Apache Atlas)、采集(Hook/API)、存储(关系库+图数据库)、应用(数据发现、质量监控);数据血缘追踪。

欢迎来到我的优快云空间!这里聚焦AI大模型应用实战,分享前沿技术、实战案例与开发经验。 868

C语言程序设计 第一章(PTA)

编译型语言写的程序执行之前,需要一个专门的编译过程,把程序编译成为机器语言的文件,比如exe文件,以后要运行的话就不用重新翻译了,直接使用编译的结果就行了(exe文件),因为翻译只做了一次,运行时不需要翻译,所以编译型语言的程序执行效率高。所以,虽然不是强制性的,但将其放在开头是一种常见的编程实践。解释则不同,解释性语言的程序不需要编译,省了道工序,解释性语言在运行程序的时候才翻译,比如解释性basic语言,专门有一个解释器能够直接执行basic程序,每个语句都是执行的时候才翻译。( .EXE文件)。

lm5688jjupm1n28的博客 3277

【软考中级网络工程师】知识点之 IP QoS 技术

本文围绕软考中级网络工程师必备的 IP QoS 技术展开,系统阐述其核心知识。首先解析 IP QoS 的定义、重要性及应用场景,揭示其在视频会议、在线游戏等场景的关键作用;接着深入讲解技术原理,包括流量分类与标记、整形与限速、拥塞管理及 RSVP 协议;随后对比尽力而为、IntServ、DiffServ 三种服务模型的特点;还介绍了配置实践与案例分析,探讨其与 SDN、5G 等技术的融合趋势。旨在帮助读者全面掌握 IP QoS 技术要点,为网络规划与优化提供理论与实践指导。

邓邓子的博客 1086

【C++】C++中函数重载的理解

我们在平时写代码中会用到几个函数但是他们的实现功能相同,但是有些细节却不同。例如:交换两个数的值其中包括(int, float,char,double)这些个类型。在C语言中我们是利用不同的函数名来加以区分。void Swap1(int* a, int* b); void Swap2(float* a, float* b); void Swap3(char* a, char* b); void S...

alidada_blog的博客 11万+

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

「C++系列」重载运算符/重载函数

在C++中,重载运算符允许你为自定义类型(如类)的实例定义运算符的行为。C++ 中的函数重载允许在同一个作用域内定义多个同名的函数,只要这些函数的参数列表(参数的类型、顺序或数量)不同即可。在C++中,大部分运算符都可以被重载,但也有一些运算符是不能被重载的。这些运算符的不可重载性通常是因为它们与语言的底层机制紧密相关,或者是因为它们的行为在语义上不应该被改变。下面是一个简单的函数重载示例,展示了如何根据不同的参数类型来重载。类,表示二维空间中的点,我们想要重载加法运算符,以便可以将两个。

日常笔记/总结/系列知识梳理 3275

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

C++——函数重载,引用

函数重载,引用,补充C语言语法的不足,以及C++是如何对C语言设计不合理的地方进行优化的,比如:作用域方面、IO方面、函数方面、指针方面、宏方面等。

qq_63943454的博客 8532

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")

C++的函数重载

函数重载的重要性不言而明,但是你知道C++中函数重载是如何实现的呢(虽然本文谈的是C++中函数重载的实现,但我想其它语言也是类似的)?这个可以分解为下面两个问题 声明/定义重载函数时,是如何解决命名冲突的?(抛开函数重载不谈,using就是一种解决命名冲突的方法,解决命名冲突还有很多其它的方法,这里就不论述了) 当我们调用一个重载的函数时,又是如何去解析的?(即怎么知道调用的是哪个函数呢) 这两个问题是任何支持函数重载的语言都必须要解决的问题!带着这两个问题,我们开始本文的探讨。本文的主要内容如下:

djefe的博客 7620

C++的不足之处讨论系列(四)

函数重载 C++允许在参数类型不同的前提下重载函数。重载的函数与具有多态性的函数(即虚函数 )不同处在于:调用正确的被重载函数实体是在编译期间就被决定了的;而对于具有多 态性的函数来说,是通过运行期间的动态绑定来调用我们想调用的那个函数实体。多态 性是通过重定义(

y296144646q的专栏 580

C++函数重载

C++语言中引进了重载函数,使得一个函数名可以对应不同的函数实现。重载函数存在着一些不同之处,系统将根据这些不同之处来选择对应的函数。这些不同之处表现在函数返回值类型、函数参数的类型、函数参数的个数和函数参数的顺序上。因此,在定义重载函数时,要在函数名相同的前提下,表现出参数上的不同来。

qq_72724431的博客 6167

C++基础——函数重载

C++函数重载讲解

weixin_69283129的博客 6001

C++的不足之处讨论系列(一)

以下文章翻译自Ian Joyner所著的《C++?? A Critique of C++ and Programming and Language Trends of the 1990s》 3/E【Ian Joyner 1996】原著版权属于Ian Joyner,征得Ian Joyner本人的同意,我得以将该文翻译成中文。因此,本文的中文版权应该属于我;-)该文章的英文及中文版本都用于非商业用途,

cber的专栏 2666

C++之函数重载

文章目录一.函数重载概念二.C++怎么实现函数重载三.extern"c" 一.函数重载概念 函数重载:是函数的一种特殊情况,C++允许在同一作用域中声明几个功能类似的同名函数,这些函数的形参列表(参数个数或类型或者类型顺序),常用处理实现功能类似数据类型不同的问题。 说通俗一点,函数重载就是,C++中可以存在函数名相同,但是形参类型/个数/类型顺序中的至少一个不同的函数。他们是为了实现功能类似但是参数类型,个数,类型顺序可以不同。 注意:函数重载与返回值无关,也就是函数返回值的类型不同,其它相同并不构成函

weixin_57023347的博客 2008

【C++】函数重载

文章内容包括:函数重载的定义,函数重载的三种类型,函数重载调用歧义和函数重载的原理等相关内容.

C/C++领域,数据结构,linux,MySQl学习者 1994

【C++】一篇文章搞懂为什么CPP支持函数重载而C不支持?

Windows操作系统下VS编译C文件 #include <stdio.h> #include <Windows.h> double add(double a, double b); int main() { add(1.0, 2.0); system("pause"); return 0; } 这段代码编译可以通过,但是链接通过不了 报错: 错误 2 error LNK2019: 无法解析的外部符号 _add,该符号在函数 _main 中被引

宫瑞阳的博客 1296
上一篇: C++的不足之处讨论系列(三)
下一篇: C++批判系列5--继承的本质
cber
博客等级 码龄26年 18粉丝 9原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值