9、深入理解类型限定符:immutable与const的应用与特性

深入理解类型限定符:immutable与const的应用与特性

1. 类型限定符概述

类型限定符能够捕获语言中类型的重要断言,这些断言对程序员和编译器都非常有用,但难以通过常规约定、常规子类型化或类型参数化来实现。常见的类型限定符如 const ,由C语言引入并在C++中得到完善。当 const 附加到类型 T 时,表示 T 值可以初始化和读取,但不能写入,编译器会确保这一断言得到遵守。例如:

// C标准函数
int printf(const char * format, ...);

此函数保证不会修改 format 参数中的字符,这种保证在大规模开发中很有用,可减少非模块化突变带来的依赖。

有三种类型限定符:
- const :表示上下文不可变性,当前代码不能直接修改 const 限定类型的值,但程序中的其他实体可能有写入权限。
- immutable :表示绝对的、上下文相关的不可变性,一旦初始化,程序中的任何代码都不能更改该值。
- shared :表示跨线程的值共享。

这里主要关注 const immutable

2. immutable 限定符 <
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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