C++中的“三重”

佳宝CPP2冲洗机在胶片暗房冲洗中的专业应用 胶片冲洗作为传统摄影工艺的核心环节,其技术原理基于化学反应的时间与温度控制。现代冲洗设备通过精密温控系统(±0.1℃)和自动化流程,显著提升了显影工艺的稳定性。佳宝CPP2冲洗机采用旋转式片轴设计,使药液交换效率提升40%,有效解决边缘显影不均问题。这类专业设备不仅适用于C-41、E-6等标准工艺,还能通过参数调校实现推拉工艺控制,满足从基础冲洗到博物馆级存档的不同需求。在实际应用中,配合标准化流程和药液管理系统,可使家庭暗房达到专业实验室的输出品质。 阅读详情

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博文内容:重载、重定义(隐藏),重写(覆盖)



概念

重载

函数名相同,函数的参数列表不同(包括参数个数和参数类型),至于返回类型可同可不同。
首先就是对于重载的解释,函数名相同但是参数不同。

class Base
{
public:
	Base()
	{
		cout << "Base()" << endl;
	}

	void Func()
	{
		cout << "Func()" << endl;
	}
	void Func(int)
	{
		cout << "Func(int)" << endl;

	}
	//err
	//int Func(int)
	//{

	//}
	//~Base()
	//{
	//	cout << "~Base()" << endl;
	//}

private:

};

在这里插入图片描述

重定义

重定义 (redefining)也叫做隐藏: 子类重新定义父类中有相同名称的非虚函数 ( 参数列表可以不同 ) 。

一般是出现在继承中,对于派生类中函数名与基类中的函数名相同的成员函数。构成重定义。相较于函数重载来说,需要对于参数之类要求只是需要对于函数名相同即可。

class Base
{
public:
	Base()
	{
		cout << "Base()" << endl;
	}

	virtual void Func()
	{
		cout << "Base::Func()" << endl;
	}
	void Func(int)
	{
		cout << "Func(int)" << endl;

	}
	

private:

};

class child:public Base
{
public:
	virtual void Func()
	{
		cout << "child::Func()" << endl;
	}
private:
	int _c;
};

重写

子类可继承父类中的方法,而不需要重新编写相同的方法。但有时子类并不想原封不动地继承父类的方法,而是想作一定的修改。

和重定义的区别就是关键字virtual ,基类中存在函数前面使用virtual 就是虚函数。与重定义一样都必须是在基类和子类中才会出现这样的定义。但是与重定义的区别在于函数名,参数,返回值都必须相等。也有特例出现例如:
就是对于析构函数,析构函数在底层被取名为destructor,统一命名就会出现对于虚函数实现。
协变(基类与派生类虚函数返回值类型不同)

派生类重写基类虚函数时,与基类虚函数返回值类型不同。即基类虚函数返回基类对象的指
针或者引用,派生类虚函数返回派生类对象的指针或者引用时,称为协变

联系及区别

1、作用域

1、重载要求在同一个作用域。
2、 重写(覆盖)、重定义(隐藏)在基类和派生类2个作用域。

2、函数要求

1、重载函数的函数数名相同但是参数不同。
2、重写函数函数名、参数、返回值(协变例外),且都需要有关键字virtual。
3、重定义函数在重写函数的规则上,少了关键字virtual。

算法竞赛备考冲刺必刷题(C++) | 蓝桥云课 4860 基德的神秘冒险 在这个阵列中,任意三块不同的石碑,都会形成一个神秘的三石碑组(我们称之为“三重石”),而这个“三重石”的力量则是这三块石碑上刻的数字中最小的那个。基德需要掌握这个阵列的力量,来对抗森林中的邪恶力量。他的朋友小新给了他一个神秘的水晶球,可以用来查询这个阵列的信息。基德是一个勇敢的冒险家,他正在一片神秘的森林中探险。这片森林被一种神秘的力量保护着,这种力量由一个特殊的神秘阵列控制,这个阵列由。对于每次查询,你需要输出一个数字,代表“三重石”中第K小的力量数值。基德需要你的帮助来理解这个阵列的力量。 阅读详情

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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. 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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小鱼君
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