再论c++的map使用

 

前天Rao问我有一段代码运行时卡住了,不知道哪里有问题,我一看代码:

 

m_MPpsDiscntAction.clear();

string sql = "SELECT a.action_code,a.stat_type,a.action_type FROM table_name a where a.stat_type = 1  and  a.action_type in(205,300,301)";

JTable* pTab = jdb::getConnect()->getJTable();

pTab->Clear();

pTab->AddSql(sql);

pTab->ExecSelect();

while(pTab->Fetch())

{

       m_MPpsDiscntAction.insert(pair<int,int>(pTab->GetInt("ACTION_CODE"),1));

}

 

 

 

非常短。因为现象是卡住,我首先怀疑sql运行过慢,他说在plsql运行过了,很快。

而下面的JTable操作都是公司框架的,不会有问题,于是我马上怀疑map的insert有问题。

首先怀疑的就是pair的使用。

果然,换成make_pair<int,int>就OK了。

 

make_pair和pair其实作用类似,make_pair函数是转换为pair对象,而pair是强制的类型转换。

相对来说,一般更推荐用make_pair。

pair在linux在测试过没问题,在aix上一商用,果然就出问题了。

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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