Chapter 1 预备知识

本文介绍了C++语言的基础知识,包括C++的历史背景、面向对象编程(OOP)、泛型编程以及C++的三大核心特性。C++融合了过程性编程、面向对象编程和泛型编程,具有强大的数据处理能力和算法实现能力。

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2^8=256

2^16=65,536

2^32=4,294,967,296

C++的三大法宝: C++继承了C 语言高效、 简洁、 快速和可移植性的传统。
C++面向对象的特性带来了全新的编程方法,这种方法是为应付复杂程度不断提高的现代编程任务而设计的。
C++的模板特性提供了另 种全新的编程方法----泛型编程。

1.1 C++简介

C++融合了 3 种不同的编程方式: C 语言代表的过程性语言、 C++在 C 语言基础上添加的类代表的面向对象语言、 C++模板支持的泛型编程。

1.2 C++简史

操作系统是能够管理计算机资源、处理计算机与用户之间交互的一组程序

汇编语言是低级(low-level)语言,即直接操作硬件,如直接访问CPU寄存器和内存单元。因此汇编语言针对于特定的计算机处理器, 要将汇编程序移植到另 一种计算机上, 必须使用不同的汇编语言重新编写程序。

UNIX是为在不同的计算机(或平台)上工作而设计的,这意味着它是一种高级语言。高级(high-level)语言致力于解决问题,而不针对特定的硬件。

编译器-----将高级语言翻译 成特定计算机的内部语言。这样,就可以通过对每个平台使用不同的编译器来在不同的平台上使用同一个高级语言程序了。

计算机语言的两大基本概念:数据算法。数据是程序使用和处理的信息,而算法是程序使用的方法。

C语言的两种特性

  • 结构化编程(structured programming)
  • 自顶向下(top-down)的设计:将大型程序分解成小型、便于管理的任务

过程性编程:强调算法,试图使问题满足语言的过程性方法;

面向对象编程:强调数据,试图使语言来满足问题的要求,其理念是设计与问题的本质特性相对应的数据格式。

在C++中, 类是一种规范, 它描述了这种新型数据格式, 对象是根据这种规范构造的特定数据结构。通常, 类规定了可使用哪些数据来表示对象以及可以对这些数据执行哪些操作。 OOP 程序设计方法首先设计类,它们准确地表示了程序要处理的东西。类定义描述了对每个类可执行的操作。然后便可以设计一个使用这些类的对象的程序。 从低级组织(如类)到高级组织(如程序) 的处理过程叫做自下向上 (bottom-up)的编程。它不是将重点放在任务上, 而是放在表示概念上。

OOP 编程并不仅仅是将数据和方法合并为类定义。例如,OOP 还有助于创建可重用的代码,这将减少大量的工作。 信息隐藏可以保护数据, 使其免遭不适当的访问。 多态让您能够为运算符和函数创建多个定义, 通过编程上下文来确定使用哪个定义。继承让您能够使用旧类派生出新类。

C++真正的优点之一是: 可以方便地重用和修改现有的、 经过仔细测试的代码。

泛型编程 (generic programming) 是 C++支持的另一种编程模式。它与OOP的目标相同,即使重用代码和抽象通用概念的技术更简单。不过OOP强调的是编程的数据方面,而泛型编程强调的是独立于特定数据类型。它们的侧重点不同。术语泛型 (generic) 指的是创建独立于类型的代码。

因此, C++是C 语言的超集,这意味着任何有效的C 程序都是有效的C++程序。它们之间有些细微的差异,但无足轻重。C++程序可以使用已有的C软件库。 库是编程模块的集合, 可以从程序中调用它们。 库对很多常见的编程问题提供了可靠的解决方法, 因此能节省程序员大量的时间和工作量。

1.3 可移植性和标准

1551526633324

源代码→编译→目标代码→链接→可执行程序

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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