c++对象模型学习心得(几个可行的对象模型)

LDA主题模型学习心得 LDA主题模型LDA 简介 LDA模型:Latent Dirichlet Allocation是Blei 等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法,它是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集或预料库中的潜在隐藏的主题信息。 LDA算法的核心思想:每篇文章由多个主题mix混合而成的,而每个主题可以由多个词的概率表征。该方法假设每个词是由背后的一个潜在隐藏的主题中抽取的。 阅读详情
1、简单对象模型
整个对象模型被分成很多个槽,每个放置一个成员的指针,或者是数据成员,或者是函数成员。
成员的寻址方式是以第个槽的索引值来寻找,也就是说地址是对象的基址加上索引*指针大小。
2、表格对象模型
将数据成员和函数成员划分开来,数据成员集中放在一个表中,函数成员放在另一个表中。
数据成员表存放实际数据,函数成员表中存放函数地址指针。
3、C++对象模型
(1)
将非静态数据成员作为一类放在类对象中。
所有静态数据成员和函数成员分别放在所有类对象之外;数据成员单独存放,函数成员指针统一放在一个表中,
静态数据成员和函数成员不为每个类对象保存一份拷贝,而是为所有的该类对象共用。
(2)
这样,每个类产生很多指向VIRTUALFUNCTIONS的指针,放在表格之内,这个放着很多函数指针的表格被称为VTBL(virtualtable),而这个指针称为vptr,这个指针的设定和重置由类的构造、析构和拷贝赋值运算符自动完成,注意是自动完成,不用为此专门增加代码。非静态数据成员也放在类对象存储空间之外。
类对象空间里存放2样东西,一个是非静态数据成员(不是数据成员指针),一个就是VTBL的地址。
tiktok算法协议研究 经过上述分析,可以确定目标字符串来源于一段 JSON 数据,而这段 JSON 数据来自于一个经过加密的本地文件。对字符串 "sdi_v2" 进行 SHA-1 计算,得到 20 字节的结果;将第一步得到的数据进行MD5计算,生成16字节的结果;将第二步的结果转换为十六进制字符串,从而得到 32 字节的密钥。写这种算法分析的帖子真的是太无聊了,就先分析到这里吧,后续有机会再来谈下被加密的本地文件是怎么来的!!自我感觉TT的算法并不难,就是量太大了,所以我想问问有没有感兴趣的朋友来一起分析,欢迎联系。 阅读详情

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