12、名称查找、命名空间与接口原则

名称查找、命名空间与接口原则

1. 名称查找与接口原则 - 第一部分

当调用一个函数时,具体调用的是哪个函数呢?答案由名称查找决定,不过其中的一些细节可能会让人感到意外。

以下面的代码为例:

namespace A 
{
  struct X;
  struct Y;
  void f( int );
  void g( X );
}
namespace B
{
  void f( int i )
  {
    f( i );   // 调用哪个 f()?
  }
  void g( A::X x )
  {
    g( x );   // 调用哪个 g()?
  }
  void h( A::Y y )
  {
    h( y );   // 调用哪个 h()?
  }
}

下面对这三个调用进行分析:
- B::f(int i) 中的 f(i) :这个 f() 会无限递归调用自身。原因是在当前作用域中,唯一可见的 f() 就是 B::f() 本身。虽然命名空间 A 中也有一个签名为 f(int) 的函数,但由于 B 中没有使用 using namespace A; using A::f; A::f(int)

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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