墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1w累计阅读
1.1w+平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
C++内部类的实现：
class outclass
{
public:
int m;
class inclass//内部类通过parent指针访问外部类的成员，包括public、private
{
public:
void set_m(int i)
{
outclass *parent = (outclass *) ((char*)this - offsetof(outclass,in));
parent->m = i;
}
}in;
};
void main()
{
outclass out;
out.in.set_m(123);
cout << out.m << endl;
system("pause");
}
kettle信息发送钉钉
由于其他的作业比较多，想要在job中加入一个转化发送消息到钉钉，其他的配置说明直接获取系统的信息。这样也避免直接修改其他的转换和大量的工作量。 步骤： 1、新建一个转换 拉取获取系统信息、获取变量、JavaScript代码、获取access_token组件。 2、获取系统信息设置 拿到需要的信息，比如作业的读写更新删除行数，job的日志内容 这个日志内容同在作业执行页面下输出的日志，所以可以在执行作业时选择是详细日志、基本日志还是错误日志。 3、获取变量 获取变量主要是想要去拿到job的名称，文件名。按
C++嵌套类的使用及对外部类的访问权限
C++中的嵌套类与Java中的静态内部类类似，而完全不同于非静态内部类（成员内部类）。 http://www.cnblogs.com/qzhforthelife/archive/2013/07/31/3226885.html C++之内部类与外部类（嵌套类）及友元 本人能力、精力有限，所言所感都基于自身的实践和有限的阅读、查阅，如有错误，欢迎拍砖，敬请赐教
信息抽取实战：三元组抽取（限定领域 vs 开放领域）（附代码）
信息抽取实战：三元组抽取 目录信息抽取实战：三元组抽取一、限定领域的三元组抽取比赛介绍数据分析序列标注模型关系分类模型三元组提取总结开放领域的三元组抽取标注平台文本分类新数据进行三元组抽取总结参考文献 一、限定领域的三元组抽取 本项目将会介绍在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。但是，这并不耽误我们在这方面做实验。 比赛介绍 该比赛的网址为：http://lic2019.ccf.org.
C++内部类访问外部类
采用如下的方式访问外部类： // OperatorTest.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include <iostream> #include<vector> using namespace std; class Obj { static int i, j; public: void f() { ...
从入门到精通：MediaGo跨平台部署全攻略，Docker+NAS实战案例深度拆解！
本篇将深入解析开源媒体处理工具MediaGo的运作机制，该软件具备跨平台兼容性，支持Windows、MacOS及Linux三大主流操作系统。其核心创新在于采用模块化架构设计，用户无需额外依赖任何插件即可完成快速部署。作为GitHub平台上的开源项目，该工具特别注重用户体验设计，通过Docker容器化方案可无缝接入各类网络存储设备，显著优化系统资源占用并提升数据处理效率。以飞牛云NAS系统为实施案例，本文将详细展示本地化部署全流程。
东方财富网 数据访问接口及字段说明
东方财富网 数据访问接口和字段说明
内部类与外部类之间的访问
目 录 1.内部类与外部类 2.内部类的特点：内部类可以直接访问外部类的成员(成员变量和成员方法)，包括私有成员。 3.内部类与外部类之间的访问 在测试类中调用成员内部类中的方法: 外部类访问成员内部类中的成员: 静态的成员内部类,只能访问外部类的静态成员 私有的成员内部类，外界就无法直接创建其对象,可以通过外部类的方法访问 局部内部类，在外界没有直接创建其对象的语法 局部内部类访问外部类的局部变量: 1.内部类与外部类 将一个类A 定义到另一个类B的内部，...
stm32f103c8t6的中文字库
stm32的成熟中文字库，上手即用，操作简单
C++内部类和外部类的互相访问（d指针和q指针）
d指针和q指针式Qt中常见的封装方法，由此引出了C++内部类和外部类的互相访问。 其实也是Pimpl(pointer to implementation, 指向实现的指针)方法。 实验代码： Inner类为Outter类的私有内部类。Inner类中有一个public字符串变量In，Outter类中有一个private字符串变量Out。通过Outter类中的d指针访问Inner类，实现对In的读写；...
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8改进主干网络为MobileNetV4+CBAM注意机制+Powerful-IoU损失函数(2024 最新IOU)，全网首发，实现极限涨点
本文将在 YOLOv8 主干中引入 MobileNetV4 轻量化骨干，同时，在检测头引入 CBAM机制注意力机制，并采用 Powerful-IoU 损失函数作为模型的损失函数，其中，MobileNetV4 通过引入通用反向瓶颈(UIB)搜索块和 Mobie MQA 注意力模块创新设计，实现了模型的轻量级化；同时，MobileNetV4 采用了优化的 NAS 策略，通过粗粒度和细粒度搜索相结合的方法，显著提高了搜索效率并改善了模型质量。
sas协议(SAS PL-3)之Zoning功能
1 Zoning overview SAS zoning is implemented by a set of zoning expander devices with zoning enabled that define a zoned portion of a service delivery subsystem (ZPSDS)服务子系统. The zoning expander devices control whether a phy is permitted to participate in
【C++指南】类和对象（九）：内部类
在 C++ 编程中，内部类（也称为嵌套类）是一个定义在另一个类作用域内的类。 内部类提供了一种封装和逻辑分组的方式，使得代码更加模块化和易于管理。 本文将详细介绍 C++ 中内部类的定义、使用场景、访问权限及其与外围类（外部类）的相互作用。
Allegro 给元器件PCB封装库添加3D模型详细步骤
从上面视图可以看到模型跟PCB 库的方向是对了，但是位置偏下，且在PCB封装库后面，我们下面需要做的就是把模型往上移、往前移。首先将元器件3D模型文件放在封装库的目录下（也可以单独新建一个模型库文件夹），注意3D文件必须是Step格式。Transparent: 选择透视的对象，可以是模型、也可以是PCB封装，或者两种都透视。在左边搜索要添加的3D模型的文件（注意是在* 星号前面输入文件名），按回车即可找到。同样的，接下来需要往Y 负方向移，即左移，一边调整一边观察视图。
c++内部类和外部类（java）
（1）简介： 内部类其实就是一种在类声明里面定义的一种局部数据类型。（非常类似于struct Node声明的）,这和java的还有存在区别的。 ---- 内部类的声明有public和private之分 如果声明为public，那么外面也可以用它来定义变量，比如Outer::Inner var 如果声明为private，那么外面不能用来定义变量，那么Outer::Inner var将会导致编
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
Java内部类详解
提起Java内部类（Inner Class）可能很多人不太熟悉，实际上类似的概念在C++里也有，那就是嵌套类（Nested Class），关于这两者的区别与联系，在下文中会有对比。内部类从表面上看，就是在类中又定义了一个类（下文会看到，内部类可以在很多地方定义），而实际上并没有那么简单，乍看上去内部类似乎有些多余，它的用处对于初学者来说可能并不是那么显著，但是随着对它的深入...
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++之内部类（嵌套类）与外部类及友元
本人能力、精力有限，所言所感都基于自身的实践和有限的阅读、查阅，如有错误，欢迎拍砖，敬请赐教——博客园：钱智慧。 先上代码： 1 class Outer 2 { 3 public: 4 Outer(){m_outerInt=0;} 5 private: 6 int m_outerInt; 7 public: 8 //内部类定义开始 ...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
C++ 内部类
如果一个类定义在另一个类的内部，这个内部类就叫做内部类。内部类是一个独立的类，跟定义在全局相比，他只是受外部类类域限制和访问限定符限制，所以外部类定义的对象中不包含内部类。内部类默认是外部类的友元类。内部类本质也是一种封装，当 A 类跟 B 类紧密关联，A 类实现出来主要就是给 B 类使用，那么可以考虑把 A 类设计为 B 的内部类，如果放到 private/protected 位置，那么 A 类就是 B 类的专属内部类，其他地方都用不了。
初识Java内部类 （转 原创：morgan83）
from http://www.frontfree.net/view/article_704_page1.html提起Java内部类（Inner Class）可能很多人不太熟悉，实际上类似的概念在C++里也有，那就是嵌套类（Nested Class），关于这两者的区别与联系，在下文中会有对比。内部类从表面上看，就是在类中又定义了一个类（下文会看到，内部类可以在很多地方定义），而实际上并没有那么简单
内部类的好处及使用
http://blog.youkuaiyun.com/lianqiang198505/article/details/1338761 浅析Java语言中的内部类 作者：morgan83 来自：csdn 提起Java内部类（Inner Class）可能很多人不太熟悉，实际上类似的概念在C++里也有，那就是嵌套类（Nested Class），关于这两者的区别与联系，在下文中会有对比。内部类从表...
C++之内部类与外部类（嵌套类）及友元
转载于：http://www.cnblogs.com/qzhforthelife/p/3226885.html 先上代码： class Outer { public: Outer(){m_outerInt=0;} private: int m_outerInt; public: //内部类定义开始 class Inner ...
c++ 内部类
c++ 内部类 ：：在外部类内部定义的独立类，语法上属于外部类成员
内部类:Java和C++的不同实现
内部类 内部类是在一个类中定义的另一个类 Java和C++都支持这么做,且内部类和继承是不同的,这两种行为在内存排布上截然不同. 举C++为例: 继承: class Derived : public Base { xxx }; 内部类: class Derived { public: class Base { xxx }; }; 同样是在内存中实例化一个对象 De...
C++ _内部类
C++ 内部类
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1448
扫一扫
