C++11 Lambda表达汇总总结

 C++ 11中的Lambda表达式用于定义并创建匿名的函数对象,以简化编程工作。Lambda的语法形式如下:
              [函数对象参数] (操作符重载函数参数) mutable或exception声明 ->返回值类型 {函数体}
      可以看到,Lambda主要分为五个部分:[函数对象参数]、(操作符重载函数参数)、mutable或exception声明、->返回值类型、{函数体}。下面分别进行介绍。
      一、[函数对象参数],标识一个Lambda的开始,这部分必须存在,不能省略。函数对象参数是传递给编译器自动生成的函数对象类的构造函数的。函数对象参数只能使用那些到定义Lambda为止时Lambda所在作用范围内可见的局部变量(包括Lambda所在类的this)。函数对象参数有以下形式:
           1、空。没有使用任何函数对象参数。
           2、=。函数体内可以使用Lambda所在作用范围内所有可见的局部变量(包括Lambda所在类的this),并且是值传递方式(相当于编译器自动为我们按值传递了所有局部变量)。
           3、&。函数体内可以使用Lambda所在作用范围内所有可见的局部变量(包括Lambda所在类的this),并且是引用传递方式(相当于编译器自动为我们按引用传递了所有局部变量)。
           4、this。函数体内可以使用Lambda所在类中的成员变量。
           5、a。将a按值进行传递。按值进行传递时,函数体内不能修改传递进来的a的拷贝,因为默认情况下函数是const的。要修改传递进来的a的拷贝,可以添加mutable修饰符。
           6、&a。将a按引用进行传递。
           7、a, &b。将a按值进行传递,b按引用进行传递。
           8、=,&a, &b。除a和b按引用进行传递外,其他参数都按值进行传递。
           9、&, a, b。除a和b按值进行传递外,其他参数都按引用进行传递。
      二、(操作符重载函数参数),标识重载的()操作符的参数,没有参数时,这部分可以省略。参数可以通过按值(如:(a,b))和按引用(如:(&a,&b))两种方式进行传递。
      三、mutable或exception声明,这部分可以省略。按值传递函数对象参数时,加上mutable修饰符后,可以修改按值传递进来的拷贝(注意是能修改拷贝,而不是值本身)。exception声明用于指定函数抛出的异常,如抛出整数类型的异常,可以使用throw(int)。
      四、->返回值类型,标识函数返回值的类型,当返回值为void,或者函数体中只有一处return的地方(此时编译器可以自动推断出返回值类型)时,这部分可以省略。
      五、{函数体},标识函数的实现,这部分不能省略,但函数体可以为空。
      下面给出了一段示例代码,用于演示上述提到的各种情况,代码中有简单的注释可作为参考。

 

  

class CTest
{
public:
 CTest() : m_nData(20) { NULL; }
 void TestLambda()
 {
  vector<int> vctTemp;
  vctTemp.push_back(1);
  vctTemp.push_back(2);

  // 无函数对象参数,输出:1 2
  {
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [](int v){ cout << v << endl; });
  }

  // 以值方式传递作用域内所有可见的局部变量(包括this),输出:11 12
  {
   int a = 10;
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [=](int v){ cout << v+a << endl; });
  }

  // 以引用方式传递作用域内所有可见的局部变量(包括this),输出:11 13 12
  {
   int a = 10;
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [&](int v)mutable{ cout << v+a << endl; a++; });
   cout << a << endl;
  }

  // 以值方式传递局部变量a,输出:11 13 10
  {
   int a = 10;
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [a](int v)mutable{ cout << v+a << endl; a++; });
   cout << a << endl;
  }

  // 以引用方式传递局部变量a,输出:11 13 12
  {
   int a = 10;
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [&a](int v){ cout << v+a << endl; a++; });
   cout << a << endl;
  }

  // 传递this,输出:21 22
  {
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [this](int v){ cout << v+m_nData << endl; });
  }

  // 除b按引用传递外,其他均按值传递,输出:11 12 17
  {
   int a = 10;
   int b = 15;
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [=, &b](int v){ cout << v+a << endl; b++; });
   cout << b << endl;
  }


  // 操作符重载函数参数按引用传递,输出:2 3
  {
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [](int &v){ v++; });
   for_each(vctTemp.begin(), vctTemp.end(), [](int v){ cout << v << endl; });
  }

  // 空的Lambda表达式
  {
   [](){}();
   []{}();
  }
 }

private:
 int m_nData;
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/smiler/p/4095723.html

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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. 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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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