同一个类的不同的实例相互访问私有或者受保护的成员

类私有成员访问理解 类私有成员访问理解 实践证明,类(class)私有成员可以被类成员函数访问,不区分成员在哪个实例(instance)里。也就是说,在类内部的成员函数中,哪怕是传入的对象,也是可以直接访问该对象的私有成员。(前提是该对象必须是本类型的一个对象)。 代码 #include<iostream> using namespace std; class Widget { private: int x, y; public: Widget(int new_x, int new_y): x(new_x), 阅读详情

class C1 {
    private $v;

    public function __construct($value)
    {
        $this->v = $value;
    }

    /**
     * 打印私有成员$v
     */
    private function printValue()
    {
        echo $this->v;
    }

    /**
     * 访问属性,和方法
     * @param C1 $class
     */
    public function mutualValues(C1 $class)
    {
        var_dump($class->v);

        $class->v = 'oooo3';

        var_dump($class->v);

        $class->saySomething();
    }

    /**
     * 打印一句话
     */
    private function saySomething()
    {
        echo 'accessed private method';
    }

}

$o1 = new C1('object1');

$o1->mutualValues(new C1('object2'));


以上程序会输出:

string(7) "object2"
string(5) "oooo3"
accessed private method

同一个类的对象即使不是同一个实例也可以互相访问对方的私有与受保护成员。

这是由于在这些对象的内部具体实现的细节都是已知的。

受保护_和私有__成员区别 特性单下划线(受保护的)双下划线__(私有的)本质一种编程约定和警告一种语法机制(名称修饰)可访问性外部可以直接访问外部不能直接用原名字访问强制性弱(靠自觉)强(靠Python解释器)好比“闲人免进”的牌子带密码的保险箱目的防止意外使用,提示这是内部实现避免子类意外重写,实现强封装。 阅读详情

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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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