理解cpp的重载,重写,重定义

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函数重载(overload)

函数重载是指在一个类中声明多个名称相同但参数列表不同的函数,这些的参数可能个数或顺序,类型不同,但是不能靠返回类型来判断。特征是:
(1)相同的范围(在同一个作用域中);
(2)函数名字相同;
(3)参数不同;
(4)virtual 关键字可有可无(注:函数重载与有无virtual修饰无关);
(5)返回值可以不同;

函数重写(也称为覆盖 override)

函数重写是指子类重新定义基类的虚函数。特征是:
(1)不在同一个作用域(分别位于派生类与基类);
(2)函数名字相同;
(3)参数相同;
(4)基类函数必须有 virtual 关键字,不能有 static 。
(5)返回值相同,否则报错;
(6)重写函数的访问修饰符可以不同;

重定义(也称隐藏)

(1)不在同一个作用域(分别位于派生类与基类) ;
(2)函数名字相同;
(3)返回值可以不同;
(4)参数不同。此时,不论有无 virtual 关键字,基类的函数将被隐藏(注意别与重载以及覆盖混淆);
(5)参数相同,但是基类函数没有 virtual关键字。此时,基类的函数被隐藏(注意别与覆盖混淆);

在这里插入图片描述

//
//  main.cpp
//  TestOveride
//
//  Created by New_Life on 2017/4/26.
//  Copyright © 2017年 chenhuan001. All rights reserved.
//

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
using namespace std;

class A {
public:
    void overload_print(int a) {// 1
        cout << "overload A: a" << endl;
    }
    
    void overload_print(int a, int b) {// 2,重载1
        cout << "overload A: a , b" << endl;
    }
    
    /*  编译错误,不能出现重载
     *  Functions that differ only in their return type cannot be overloaded
     *  overload_print(1) 的时候,谁知道你调用的什么。
    int overload_print(int a) {
        return 1;
    }
    */
    
    /*  编译错误,static 与 virtual 定义冲突
     *  虚函数只能出现在no-static中
     *  'virtual' can only appear on non-static member functions
    static virtual void virtual_print() {
        cout << "virtual A: " << endl;
    }
     */
    
    void redefine_print() {//3
        cout << "redefine A: " << endl;
    }
    
    // -------------- Test hidden ----------------//
    void hidden_print() {
        cout  << "hidden A:" << endl;
    }
    
    void hidden_print(int a) {
        cout  << "hidden A: a" << endl;
    }
    
private:
    virtual void override_print() {// 4
        cout << "override A: " << endl;
    }
    
    void redefine_print(int a) {// 5
        cout << "redefine priavte A: a" << endl;
    }
};

class B : public A {
public:
    void override_print() { //重写(覆盖)了4, private -> public,其实可以看出是一个新的。
        cout << "override B: " << endl;
    }

    void redefine_print() {//重定义 3
        cout << "redefine B: " << endl;
    }
    
    void redefine_print(int a) {//重定义 5, 说明父类为private的函数也能重定义,也可以看出一个新的。
        cout << "redefine B: a" << endl;
    }
    
    // ------------- Test hidden -----------------//
    void hidden_print(int a, int b) {
        cout  << "hidden B: a, b" << endl;
    }
};

int main(int argc, const char * argv[]) {
    B b;
    b.overload_print(1, 2); //打印 重载
    
    b.override_print();     //打印 重写
    
    b.redefine_print();     //打印重定义
    b.redefine_print(1);    //打印重定义,private
    
    /* 编译错误,因为这两个父类的函数,因为同名被隐藏了。使用b.A::hidden_print(), b.A::hidden_print(1)即可
     * Too few arguments to function call, expected 2, have 0; did you mean 'A::hidden_print'?
    b.hidden_print();
    b.hidden_print(1);
     */
    b.hidden_print(1, 2);
    return 0;
}

reference

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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annjeff的博客 845

C++的重写(覆盖)、重载、重定义(隐藏)、多态

“重写(覆盖)、重载、重定义、多态” 绝对称得上是C++里一个比较经典的问题了,下面我们来层层剖析它。 重写(覆盖)override 重写又名覆盖,常见于子类继承父类的时候,子类重写父类的某些方法。 有如下要求: 父类中被重写的方法必须是virtual的 子类中进行重写操作的那个方法,访问修饰符和父类的可以不同(即根据自身需要选择public、protected、private), 但是返回值...

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