协议按名字分文件打印-c++ typeid RTTI运行时识别

本文通过一个C++实例展示了如何使用运行时类型信息(RTTI)来获取通过基类指针指向的具体子类名称。该方法利用了C++标准库中的demangling功能,能够帮助开发者更好地理解和调试多态行为。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

可以根据基类的指针,打印出运行时实际所指向子类的名字。


关于 Demangling 参考

http://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/ext_demangling.html


#include <cxxabi.h>
#include <iostream>
using namespace std;

class CProtoNameBase
{
    public:
    virtual void Print(){cout<<"Base"<<endl;};
};  

class CProtoNameA:public CProtoNameBase
{
 
    void Print() { cout<<"NameA"<<endl;};
};  

class CProtoNameB:public CProtoNameBase
{
    void Print(){cout<<"NameB"<<endl;}
};  

void print_proto_name( CProtoNameBase *proto)
{
    const std::type_info &ti = typeid( *proto);
    int status = 0;
    
    char *szProtoName = abi::__cxa_demangle( ti.name(),0,0,&status);
    
    cout<<"ti.name:"<<ti.name()<<" after demangle:"<< szProtoName<<endl;
    
    free(szProtoName);
}   
void rtti_test()
{
    CProtoNameBase *proto1 = new CProtoNameA();
    CProtoNameBase *proto2 = new CProtoNameB();

    print_proto_name( proto1);
    print_proto_name( proto2);
}

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


运行结果

ti.name:11CProtoNameA after demangle:CProtoNameA
ti.name:11CProtoNameB after demangle:CProtoNameB

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化析方法,确保实验结果科学可信。
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