C/C++头文件一览

深入理解printf函数的实现 先看glibc中printf函数的实现源码: ​#include <ansidecl.h> #include <stdarg.h> #include <stdio.h> /* Write formatted output to stdout from the format string FORMAT. */ /* VARARGS1 */ int prin... 阅读详情
 

C/C++头文件一览
(
C、传统 C++

#include <assert.h>    //设定插入点
#include <ctype.h>     //字符处理
#include <errno.h>     //定义错误码
#include <float.h>     //浮点数处理
#include <fstream.h>    //文件输入/输出
#include <iomanip.h>    //参数化输入/输出
#include <iostream.h>   //数据流输入/输出
#include <limits.h>    //定义各种数据类型最值常量
#include <locale.h>    //定义本地化函数
#include <math.h>     //定义数学函数
#include <stdio.h>     //定义输入/输出函数
#include <stdlib.h>    //定义杂项函数及内存分配函数
#include <string.h>    //字符串处理
#include <strstrea.h>   //基于数组的输入/输出
#include <time.h>     //定义关于时间的函数
#include <wchar.h>     //宽字符处理及输入/输出
#include <wctype.h>    //宽字符分类

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////

标准 C++ (同上的不再注释)

#include <algorithm>    //STL 通用算法
#include <bitset>     //STL 位集容器
#include <cctype>
#include <cerrno>
#include <clocale>
#include <cmath>
#include <complex>     //复数类
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <ctime>
#include <deque>      //STL 双端队列容器
#include <exception>    //异常处理类
#include <fstream>
#include <functional>   //STL 定义运算函数(代替运算符)
#include <limits>
#include <list>      //STL 线性列表容器
#include <map>       //STL 映射容器
#include <iomanip>
#include <ios>       //基本输入/输出支持
#include <iosfwd>     //输入/输出系统使用的前置声明
#include <iostream>
#include <istream>     //基本输入流
#include <ostream>     //基本输出流
#include <queue>      //STL 队列容器
#include <set>       //STL 集合容器
#include <sstream>     //基于字符串的流
#include <stack>      //STL 堆栈容器    
#include <stdexcept>    //标准异常类
#include <streambuf>    //底层输入/输出支持
#include <string>     //字符串类
#include <utility>     //STL 通用模板类
#include <vector>     //STL 动态数组容器
#include <cwchar>
#include <cwctype>

using namespace std;

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////

C99 增加

#include <complex.h>   //复数处理
#include <fenv.h>    //浮点环境
#include <inttypes.h>  //整数格式转换
#include <stdbool.h>   //布尔环境
#include <stdint.h>   //整型环境
#include <tgmath.h>   //通用类型数学宏

 

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

补充:

经常在优快云以及其他之类的技术论坛上问关于C++ 头文件的问题。提出这些问题的往往就是那些刚学C++的新手。当初我是菜鸟的时候也问过类似的问题。

    现在来看看下面两个include:

    #include<iostream>     // 这个就是1998年标准化以后的标准头文件

    #include<iostream.h>       // 这个就是标准化以前的头文件

    更本质上的区别就是iostream把标准C++库的组件放在一个名位std的namespace里面。而相对的iostream.h则将这些标准组件放在全局空间里,同时在标准化以后旧有的C标准库也已经经过改造了。

    看看下面这两个头文件

    // 标准化后经过改造的C的标准库,所有的组件都放在了std中

    #include<cstdio>          

    // 标准化以前C++中的C标准库

    #include<stdio.h>

    // 在看看这个头文件C标准库下 基于char* 的字符处理函数库

    #include<string.h>

    // 在标准化以后他变成了这样

    #include<cstring>

    // 但是很多朋友还看见过这个字符串处理函数库,他包含了新的string class

    #include<string>

    经过了标准委员会如此大规模手术后,在98年以前出品的C++编译器(BC3.0,BC5.0)上能顺利通过编译的源文件,在支持新标准的编译器上可能无法顺利通过编译也就是很正常的事了。

[起因]

    在回过头来看看标准程序库,这个程序库涵盖范围相当广大,提过了许许多多好用的功能。正是因为这样标准程序库中class的名称和函数名与第三方提供的程序库中的class名或是函数名发生名字冲突的可能性大大增大。为了避免这个问题的发生,标准委员会决定将标准程序库中每一样东西都放在namespace std中。但是这么做同时有引来了一个新的问题。很多C++程序代码依赖那些已经存在很多年的C++ “准”标准程序库(C++迟迟未标准化才导致这些情况的发生),例如iosteam.h,complex.h等等。

    为了解决这个新出现的问题,标准化委员会决定设计一些新的头文件名,给那些穿上std外衣的组件所使用。把C++头文件的.h去掉,于是就有前面出现的iostream,同样C的头文件也做了相同的处理,同时在前面加上了一个字母c,以表示是C的头文件(感觉上有中种族歧视的感觉)。同时标准化委员会声明就有的C++头文件将不再列于被支持的名单之中了,而旧有的C头文件为了满足“对C的兼容性”这个古老契约,仍然将继续存活下去。

但是,那些编译器厂商不可能去推翻他们客户的旧有编译器(也跟本不会去这么做),所以那些旧有的C++头文件仍然苟延残喘的活了下来,并不断的扰乱那些C++新兵的心智。

    下面就是现在大多数C++开发工具表示头文件的组织状态:

1.    旧的C++头文件 比如iostream.h,他们虽然被标准化委员会所抛弃,但由于各大厂商为了各自的商业利益仍然将继续存活下去,这些头文件的内容将不处于namespace std中。

2.    新的C++头文件如iostream虽然提供了和旧有头文件相同的功能,但他的内容都并入了namespace std中,从而有效避免了名字污染的问题。

3.    标准C的头文件如stdio.h继续获得支持,这类文件的内容并未放在std中。

4.    C函数库的技能也有对应的新式C++版本,起名称类似cstdio,这类头文件的内容也有幸穿上了std的外衣。

其实标准化以后的标准程序库的改动并不只有这些而已,很多的标准化组件都被“tamplate化”。其中就有元老级人物iostream。标准程序库的问题并不是用一篇,两篇文章就可以说清楚的。如果你像进一步的了解C++的标准程序库的话,你可以看看侯先生的《C++标准程序库》。

[参考文献]

    Stanley B.Lippman著 潘爱民等译,C++ Primer,3rd Edition,中国电力出版社,2002年。

    Scott Meyers著 侯捷译,Effective C++,2nd Edition,华中科技大学出版,2001年

Datawhale~数据挖掘实践之序列问题处理~天池·资金流入流出预测-挑战Baseline~Day01~数据探索与分析 写在前面✍ 本系列笔记基于天池平台上“资金流入流出预测-挑战Baseline”学习赛,记录如何完整的打一次数据挖掘类比赛。同时,该比赛属于序列建模问题,希望学习完成这个任务,可以对序列问题的处理有一定的独立思考能力和实践操作能力,可以将所学理论,用编码的形式和实际的问题得到深入。 第一篇,EDA Content: 初步了解赛题及数据 1.1 任务 1.2 用户基本信息数据 1.3 用户申购赎回数据 1.4 收益率表 1.5 银行间拆借利率表 1.6 提交格式 1.7 评分指标 EDA 1 初. 阅读详情

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日拱一卒,功不唐捐 3089

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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C/C++头文件简介及文件一览

头文件(header files)又称作预编译文件,是用户应用程序和函数库之间的桥梁和纽带。作为一种包含功能函数、数据接口声明的载体文件,用于保存程序的声明,而定义文件用于保存程序的实现。  头文件的主要作用在于调用库功能,对各个被调用函数给出一个描述,其本身不包含程序的逻辑实现代码,它只起描述性作用,告诉应用程序通过相应途径寻找相应功能函数的真正逻辑实现代码。用户程序只需要按照头文件中的接口声

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VC++]C/C++头文件一览

#include     //设定插入点#include      //字符处理#include      //定义错误码#include      //浮点数处理#include     //文件输入/输出#include     //参数化输入/输出#include    //数据流输入/输出#include     //定义各种数据类型最值常量#include     //定义本地化函数#i

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MrBugYang
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