C++改善_2016_11_23

本文详细介绍了C++中const关键字的使用方法及其重要性,包括如何利用const来声明迭代器、成员函数以及如何避免代码中的潜在错误。
//rule03: 尽可能使用const


//const,允许你指定一个“不该被改动 ”的对象
//编译器会帮你强制实施这个约束
//只要这是事实,你就该确实说出来,这样就能获得编译器的帮助,确保这个约束不被违反


//在STL中有两种case:
//1. 声明迭代器为const就像声明指针为const一样,表示这个迭代器不得指向不同的东西,但它所指的东西的值可以改动
std::vector<int> vec;
...
const std::vector<int>::iterator iter = vec.begin(); //such as T* const
*iter = 10; //没问题,改变iter所指物 
++iter; //错误!iter是const


//如果你希望迭代器所指的东西不可被改动,就需要的是const_iterator
std::vector<int>::const_iterator cIter = vec.begin();
*cIter = 10; //错误 *cIter是const
++CIter;  //没问题该表cIter


const最具威力的用法是面对函数声明时的应用
class Rational {...};
const Rational operator*(const Rational &lhs, const Rational &rhs);
这样做可以避免诸如if(a*b = c).....的错误


在const成员函数内,如果你想赋值给成员变量,就在成员变量声明时最前面加mutable


class Text{
public:
...
const char& operator[](std::size_t position) const
{
...
...
...
return text[position];
}

char& operator[](std::size_t position)
{
...
...
...
return text[position];
}
};




==>可优化为
const char& opertor[](std::size_t position) const
{
...
...
...
return text[position];
}

char& operaotr[](std::size_t position)
{
return 
const_cast<char &>(
static_cast<const TextBlock&)(*this)[position]
);



//反向做法就不行
//记住, const成员函数承诺绝对不改变其对象的逻辑状态。


//将某些东西声明为const可帮助编译器侦测处错误用法。const可被施加于任何作用域内的对象,函数参数,函数返回类型,成员函数本体
//编译器强制实施bitwise constness, 但你编写程序时应该使用"logical constness" 
//当const和non-const成员函数有着实质等价的实现时,令non-const版本调用const版本可避免代码重复。 
 






























 
 
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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