构造函数与拷贝解析

C++拷贝构造函数调用时机与性能优化全解析 在C++面向对象编程中,对象拷贝是资源管理与性能优化的核心概念。其原理在于通过拷贝构造函数定义对象复制时的行为,分为浅拷贝与深拷贝两种机制。浅拷贝仅复制成员值,对指针成员会引发双重释放等严重问题;深拷贝则为新对象分配独立内存,确保数据安全。这一机制的技术价值在于保障对象封装的完整性与程序稳定性,是编写健壮C++代码的基石。应用场景广泛,包括函数参数值传递、容器元素存储及返回值处理等。本文聚焦C++中拷贝构造函数的五大调用时机,结合vector容器操作等高频场景,深入分析其引发的性能开销,并提供emplace 阅读详情
当我们声明一个类的时候,可能会需要另外一个类的实体去初始化一个新定义的类。
// 类定义
// 此类只能实现数据的拷贝,而不能够对资源进行操作。
class ScreenOnlyCopyData
{
public:
      
short height(){/* ... */}
      
short weight(){/* ... */}
      
string  screen(){/*...*/}

private:
     
string _screen;
     
string::size_type _cursor;
     
short   _height,_weight;
}
;
//当有一个类对象实现时,
        ScreenOnlyCopyData s1;
        
//对s1进行操作.....
      ScreenOnlyCopyData s2=s1;
     
//等同于下面的语句
        s2._screen = s1._screen;
        s2._cursor 
= s1._cursor;
        s2._height 
= s1._height;
        s2._weight 
= s1._weight;
//所以,当我们定义了一个带有资源分配的类类型时,在类之间相互拷贝必须重新构造拷贝构造函数,
// 否则将只对值进行简单的赋值过程,最终导致两个类对象指向同一个资源,在其中一个对象将
// 资源析构时,另一个对象原本指向资源的指针将指向一个未定义的资源,从而导致错误的发生。
// 具体见下面的代码,为使分析简单,仅使用两个成员。

Class NoResourceToCopy
{
public:
      NewResource(size_type len)
{*p = new int [len];} 
      
~NoResourceToCopy(){delete []p;}
private:
       
int *p;
       
int s;
}
;

NoResourceToCopy nr1;
nr1.NewResource(
10);
NoResourceToCopy nr2
=nr1;               //特殊语句1
//按上面的解释,这特殊语句1应该等同于下面的语句的集合
// nr2.p=nr1.p;
// nr2.s=nr2.s;
// 所以,当nr1析构时,nr2中的p指向的内存块是不明确的,因此会出现错误。
// 因此为使特殊语句1能够成功获取资源,需要如下的定义。

Class RecourseToCopy
{
public:
    RecourseToCopy()
{}
    ResourceToCopy( ResourceToCopy 
& )
   
{}
   
~RecourseToCopy(){}
private:
    
int *p;
    
int len;
}
;

RecourseToCopy::ResouceToCopy()
{
    
*p =NULL:
   len
= 0;
}


ResourceToCopy::ResourceToCopy(ResourceToCopy 
&s)
{
   
if(NULL == s.p)
    
{      
        
this->p=NULL;
        
this->len=0;
   }

   
this->p=new int[s1.len];   //只有在此处再次申请资源,才能保证s1被解析时,p不是野指针。
   this->len =s1.len;
}

ResourceToCopy ::
~ResouceToCopy()
{
     delete []p;
}



C++ 拷贝构造函数解析与示例 拷贝构造函数是C++中的一个特殊成员函数,用于创建一个新对象并将其初始化为已存在对象的副本。需要注意的是,如果没有显式定义拷贝构造函数,C++编译器会自动生成一个默认的拷贝构造函数。拷贝构造函数是C++中一个重要的特殊成员函数,用于创建一个新对象并将其初始化为已存在对象的副本。在本文中,我们将详细解析拷贝构造函数的概念、用法和示例,并附上相应的源代码。拷贝构造函数的参数是同类的一个常引用,它会被用来初始化新创建的对象。当一个对象以值传递的方式被传递给函数时,拷贝构造函数会被调用来创建新的对象副本。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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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