关于C++primer的疑问

本文详细解析了一段C++中使用vs2010实现的自定义指针类`checkedptr`的代码片段,包括++运算符的重载方法及运行时错误的解决策略。

看c++已有半个月了,看到一段代码

checkedptr& checkedptr::operator++(int){
	checkedptr ret(*this);
	++*this;
	return ret;
}


就用vs2010实现了一下,代码如下

#include<iostream>
using namespace std;

class checkedptr{
public:
	checkedptr(int *b,int *e):beg(b),end(e),curr(b){}
	checkedptr& operator++();
	checkedptr& operator++(int);
	friend ostream& operator<<(ostream& out,const checkedptr &c);
	~checkedptr(){}
private:
	int* beg;
	int* end;
	int* curr;
};

checkedptr& checkedptr::operator++(){
	if(curr==beg)
		throw out_of_range("increment past the end of checkedptr");
	++curr;
	return *this;
}

checkedptr& checkedptr::operator++(int){
	checkedptr ret(*this);
	++*this;
	return ret;
}

ostream& operator<<(ostream& out,const checkedptr &c){
	out<<*(c.curr);
	return out;
}

int main(){
	int arr[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9};

	checkedptr parr(arr,arr+9);
	cout<<"++a:"<<++parr;
	
	checkedptr par(arr+4,arr+9);
	cout<<"a++:"<<++par;
	
	return 0;

}


结果编译没问题,运行时出错。

求大神指导
 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值