Effective C++笔记 —— 第四章

本文探讨了C++中类的设计与封装原则,包括构造与析构、拷贝控制、常量引用传递、成员访问控制、便利函数的组织、模板特化与交换函数的最佳实践。深入理解这些原则有助于开发者创建更加健壮、易于使用且不易误用的类。
  1. 让接口容易被正确使用,不容易被误用
  2. 设计一个新的class要考虑的问题:
    2.1 新type如何被创建和销毁——构造函数和析构函数以及内存分配函数和释放函数
    2.2 对象的初始化和赋值该有什么样的差别——构造函数和赋值运算符
    2.3 对象如果被以值传递会发生什么——拷贝构造函数
    2.4 什么是新type的合法值
    2.5 新type需要配合某个继承图系吗?
    2.6 新type需要什么样的转换吗?
    2.7 什么样的操作符和函数对此type是合理的
    2.8 什么样的标准函数应该驳回——声明为private
    2.9 谁该取用新type的成员
    2.10 什么是新type的未声明接口
    2.11 新type有多么一般化
  3. 用const引用代替以值传递
    3.1 提高效率,避免了很多拷贝构造函数的使用
    3.2 按引用传递可以避免对象切割问题,只有引用和指针才有多态
    3.3 对于内置类型和STL的迭代器和函数对象,按值传递效率更高
  4. 将成员变量声明为private。从封装的角度看,只有两种访问权限:private和其他。protected并不比public更具有封装性
  5. 愈少代码可以看到数据,愈多的数据可以被封装,所以一个non-member non-friend 函数比member函数有更大的封装性
  6. 将所有便利函数放在多个头文件内但隶属同一个命名空间,意味着客户可以轻松扩展这一组便利函数,只需要添加更多non-member non-friend函数到此命名空间内
  7. 如果需要为所有参数进行类型转换,那么这个函数必须是non-member
  8. 可以避免friend就该避免
  9. C++只允许对class template偏特化,在function template上偏特化是行不通的
  10. 当std::swap对新type效率不高时,提供一个swap成员函数,并确定这个函数不抛出异常
    10.1 如果提供一个member swap,也应该提供一个non-member swap来调用前者。对于classes(而非templates),需要特化std::swap
    10.2 调用swap时应针对std::swap使用using声明式,然后调用swap并且不带任何“命令空间资格修饰”
    10.3 为“用户定义类型”进行std templates全特化是好的,但千万不要尝试在std内加入某些对std而言全新的东西
  11. 全特化和偏特化待补充……
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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