c++温习日记 12-8 -引用与指针的区别

本文详细阐述了C++中指针与引用之间的区别,包括它们的本质不同、定义时的区别及定义后的不同之处,并讨论了在何种情况下应当选择使用引用而非指针。此外,还介绍了头文件编写时应注意的问题。

 最本质的区别:定义指针时,编译器会为指针分配内存,而定义引用时,不会为引用分配内存,引用仅仅是个别名

 定义时的区别:定义指针时,可以不对其初始化(良好的编程规范建议最好初始化);引用在定义时必须初始化,必须指明引用到底是谁的别名

 定义后的区别:指针定义后可以修改其指向的对象;引用定义后不能修改,引用必须从一而终

对引用的使用是相对安全的,所以在c++使用中,如果只是对某个对象使用下里面的值,尽量使用引用,而不指针。


头文件的编写中要注意:头文件的只能存放声明,如果存放定义的话,会导致头文件在多次被包含时编译报错(特例是const常量的定义可以放在头文件中,此时由于const常量在默认为该文件的局部变量,所以每一个包含该头文件的源文件都有一个自己的const常量)


定义只能出现一次,而声明可以多次出现在任意需要的地方

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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