从C到C++的第一步:了解C和C++在语法上的不同

C/C++ 程序基础 (一)基本语法! 1.域操作符: C++ 支持通过域操作符访问全局变量,C不支持(识别为重定义) 2.++i和i++的效率分析: 内置类型,无区别 自定义数据类型,++i可以返回引用,i++只能返回对象值(拷贝开销) 3.浮点数与0的判断 if(x >= -epsinon || x <= epsinon) 4.不借用中间变量的swap实现。 借助和 借助异或(相同为0,不同为1) ... 阅读详情

    C++语言是C语言的扩展。你把C源码的扩展名改成cpp通常都可以直接编译。从语法上看,C语言是C++语言的子集,个别地方除外。这篇日志专门收集C和C++语法上的不同,指出C和C++的极个别不兼容的地方,让大家在学习C语言后可以尽快写出正确的C++代码。这篇日志需要众牛过目并补充。

系统保留字
    C++多出了很多功能,因此系统保留字比C更多。如果你的C源码中的变量名或函数名正好是C++的系统保留字,此时将不能通过C++的编译。

void*类型赋值
    在C++中你不能把void*类型直接赋值给其它任何类型。下面这句代码在C中可以通过编译,但在C++中则不能通过编译。你需要使用类型转换后再赋值。
int *x = malloc(sizeof(int) * 10);
    
指针的初始化和释放
    在C语言中,对指针的初始化和释放通常这样写:
int *x = malloc( sizeof(int) );
int *x_array = malloc( sizeof(int) * 10 );
free( x );
free( x_array );

    但在C++中,这些操作通常使用new和delete运算符完成:
int *x = new int;
int *x_array = new int[10];
delete x;
delete[] x_array;


结构的声明
    C语言中声明结构变量需要在结构名前面加一个struct。在C++中那个struct可以省略。
    也就是说,在C语言中你需要这样写:
struct date
{
    int year;
    int month;
    int day;
};
struct date now;

    但在C++中,你可以写成这样:
struct date
{
    int year;
    int month;
    int day;
};
date now;



函数声明与调用
    C++中严格禁止先调用后声明。你可以把函数声明写在前面或使用向前引用。下面的程序代码在C中是合法的,但是在C++中无法通过编译。
#include <stdio.h>
int main()
{
    printfDomain();
    return 0;
}
int printfDomain()
{
    printf("matrix67.com");
}


bool类型
    C语言中使用bool类型需要包含stdbool.h文件。C++本身提供了bool类型。

主程序返回值
    C语言中,你需要在主函数结束前加一句return 0。C++中主函数自动返回0,因此你可以不写return 0。放心,不写return 0在编译时连个警告都没有。

C++的新特性
    这不属于本文的讨论范围。这是我们以后着重要讨论的东西。如果你不急着用C++的新特性,了解上面的东西后你就已经可以写出正确的C++程序了。

做人要厚道
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C++中文件后缀的区别:cxx、cpp和txx,c、cc和cpp、hpp和h等 文章目录1. cxx、cpp和txx 又开始接触C++了,接触我对代码一开始认识的内容咧,加油 1. cxx、cpp和txx 参考: ITK官方论坛:[Insight-users] Difference between .cxx and .cpp, .txx and .h OSCHINA开源中国:txx cxx cpp 的区别 github的issue:Recognize *.cxx, *.hxx, *.tpp, *txx, *.ipp, and *.ixx files as C++ #539 stack 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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