C++ 相关

1: && 与 std::move

  &&的存在意义我个人不太清楚. 所有的一切都可以在左值&的能力下完成.  &&最大的好处是可以提供另一种形式的拷贝构造函数(称做移动构造函数) 而这种构造函数用于变量出现后又立即销毁的情况. 然而无论是返回值引用还是参数引用 , 都可以完成同样的功能, &&并非必须.    尤其是参数引用 , 可很好的跨模块传参, 而不引发内存释放时的内存块归属问题, 在跨模块时最为常用.

 

另外右值引用, 也并非不能获取到地址.

int && x = 10;

int *p = &x;

 

我认为本质上右值与左值是相同的. std::move的作用是为了让对象能顺利调用 (&& obj) 类型的移动构造函数, 调用的前提是将左值转化为右值.  但这种转换本身就涉及到浅拷贝, 既然如此, 何不直接使用 & 左值引用, 效率反而更高.

 

就我个人而言, 我认为 && 与 std::move 并没有特别存在的必要.  尤其在今天 JAVA之类的语言大行其道的时代, C++11 提升这一点微不足道的效率, 意义更是微小.

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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