c++ 基础知识-模板2

在VisualStudio添加CPP模板 创建一个模板项目:导出模板:自定义模板内容:重新导入模板: 重启 Visual Studio,您的模板将出现在新建项目的模板列表中。 方法 2:使用代码片段(Code Snippets) 打开代码片段管理器:添加自定义代码片段: 使用代码片段: 在 文件中,输入快捷键 ,然后按 键,注释模板将自动插入。 方法 3:直接修改默认模板 找到默认模板文件: 修改模板:保存并重启 Visual Studio: 阅读详情

c++ 基础知识-模板2

1.普通函数与函数模板的调用规则

1.如果函数模板和普通函数都可以实现,优先使用普通函数
2.可以通过空模板参数列表来强制调用函数模板
3.函数模板可以发生重载
4.如果函数模板可以产生更好的匹配,优先调用函数模板

#include <iostream>
using namespace std;
void myPrint(int a, int b)
{
	cout<<"普通函数"<<endl;
	cout<<"a:"<<a<<"b:"<<b<<endl;
}

template <class T>
void myPrint(T a, T b)
{
	cout<<"模板函数"<<endl;
	cout<<"a:"<<a<<"b:"<<b<<endl;
}

template <class T>
void myPrint(T a, T b,T c)
{
	cout<<"模板函数"<<endl;
	cout<<"a:"<<a<<"b:"<<b<<"c:"<<c<<endl;
}

void test_fun()
{
	int a = 1;
	int b = 2;
	int c = 3;
	//1.如果函数模板和普通函数都可以实现,优先使用普通函数
	myPrint(a,b);

	//2.可以通过空模板参数列表来强制调用函数模板
	myPrint<>(a,b);

	//3.函数模板可以发生重载
	myPrint(a,b,c);

	int d = '1';
	int e = '2';
	//4.如果函数模板可以产生更好的匹配,优先调用函数模板
	myPrint(d,e);
	//输出
//	普通函数
//a:1b:2
//  模板函数
//a:1b:2
//  模板函数
//a:1b:2c:3
//  普通函数
//a:49b:50
}
int main()
{
	test_fun();
	return 0;
}  

2.类模板基本语法

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

//类模板
template<class ageType,class nameType>
class Person
{
public:
	Person(ageType age,nameType name)
	{
		this->m_age = age;
		this->m_name = name;
	}

	ageType m_age;
	nameType m_name;
};
void test_fun()
{
		Person<int ,string> p1(12,"jkjkjk");

		cout<<p1.m_age<<endl;
		cout<<p1.m_name<<endl;
}

int main()
{
	test_fun();
	return 0;
}  

3.类模板的成员函数是调用的时候才可以创建

#include <iostream>
using namespace std;

//类模板的成员函数是调用的时候才可以创建
class Person1
{
public:
	void showPerson1()
	{
		//构造函数
		cout<<"Person1"<<endl;
	}
};

class Person2
{
public:
	void showPerson2()
	{
		//构造函数
		cout<<"Person2"<<endl;
	}
};

template  <class T> 
class myPerson
{
public:
	T obj;
	void fun1()
	{
		obj.showPerson1();
	}
	void fun2()
	{
		obj.showPerson2();
	}
};

void test()
{
	myPerson<Person1>p;
	p.fun1();
	//p.fun2();//error C2039: “showPerson2”: 不是“Person1”的成员
}
int main()
{
	test();
	return 0;
}

4.类模板对象做函数参数

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

//通过类模板创建的对象,可以有三种方式向函数中进行传参
//使用比较广泛的是指定传入的类型
template <class T1,class T2>
class Person
{
public:
	Person(T1 name,T2 age)
	{
		this->m_name = name;
		this->m_age = age;
	}
public:
	T1 m_name;
	T2 m_age;
};
//指定传入类型
void showInfo(Person<string,int> &p)
{
	cout<<"name:"<<p.m_name<<endl;
	cout<<"age:"<<p.m_age<<endl;
}
void test()
{
	Person<string,int>p("hh",123);
	showInfo(p);
}
int main()
{
	test();
	return 0;
}

5.类模板与继承

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

//模板类,基类
template<class T>
class Base
{
public:
	//T obj;
	Base()
	{
		cout<<"Base()"<<endl;
	}
};

//类模板,子类
template<class T1,class T2>//T1表示子类,T2表示父类
class Son:public Base<T2>
{
public:
	//T1 obj;
	Son()
	{
		cout<<"Son()"<<" "<<typeid(T1).name()<<endl;
		cout<<"Base()"<<" "<<typeid(T2).name()<<endl;
	}
};

void test()
{
	Son<int,string>s;
}

int main()
{
	test();
	return 0;
}
研究:同样的C++模板在多个cpp里出现,编译器是否要重复生成? 2023年就要过去,马上要跨如2024年。祝大家在新的一年,有个好收成。一直以来不是很确定:同样的的模板,在各个cpp分别出现,编译器要实现几份?研究一下。 阅读详情

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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")

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