《深度探索c++对象模型》 学习笔记 - 5 构造、析构、拷贝 语义学

闲人闲谈PS之一项目库存跨公司业务STO解决方案--SAP闲人的开篇 写这篇文章之前,简单说一下发这篇文章的动机。也算是在SAP这一行干了快10多年,在对一个模块了解越来越深入,越发觉自己的SAP知识浅薄。总的来说,和多数顾问一样,对于**标准功能**的应用业务场景理解还是存在或多或少的知识盲区。 因为一个偶然,看到SAP团子君的文章,分享了很多干货文章。这也是自己一直想做的时候,不管水平高低与否,分享本身就意味着提升。好了废话不多说,先在优快云上发一篇吧,困惑自己将近10年的问题的解决方案。 业务场景:在项目型企业中,通常会有这样的业务,母公司和客... 阅读详情

 

1.         纯虚函数一般都没有实现,但它可以被实现,也可以被静态的调用B::api(),但是不能借助虚拟机制进行调用。

2.         纯虚析构函数必须被实现,因为每个子类的析构函数都会被编译器扩展以调用基类及再上层基类的的析构函数。否则会导致链接错误:lnk2001 unresolved external symbol。因为:c++保证继承体系中任一类的析构必须会被调用。

3.         无继承情况下的对象构造。Plain Old Data(POD)约等于前面说过的bitwise copy semantic的符合条件,他们的构造函数是trivial,基本不会被构造。实际上,VC就没有构造,根据汇编代码就会发现。

4.         继承体系下带有数据成员的类的构造过程,按照如下顺序依次构造(书上说的不太完整,还有一些小错误):

Ø 虚基类的构造函数,从左到右,从最顶层到最底层。它和非虚基类不同:是由最底层子类调用的。

Ø 非虚基类的构造函数,按照基类被声明顺序从左到右调用。它与虚基类的不同:是由直接子类调用的。

Ø 如果类中有虚表指针,则设置vptr初值;若增加有新的虚函数或者覆盖基类虚函数,则修改vtbl内的信息。

Ø 成员变量以其声明顺序进行初始化构造。假设x定义在y前面:即使y放到了成员初始化列表中,x没有在其中;甚至y可以放到x前面;或者y在成员初始化列表,而x放到构造函数的user code里面。x总是永远比y先行构造。

Ø 构造函数中,用户自定义的代码(user code)最后被执行。

5.         在copy构造函数中,如果没有与资源分配、释放相关的特殊数据,那么可以不用特别强调自我赋值的检查。

6.         在一个类的构造函数中,经由“构造中”的对象调用一个虚函数,其函数实体应该被决议为此类中的版本。因为根据构造函数的调用顺序:从root到leaf,从left到right,故当基类构造时,子类实体还没有构建出来,所以无法virtual。

7.         关于析构函数的合成以及析构的过程,其原理与构造函数完全一样,其各种顺序都和构造函数完全相反。

 

实例代码:

MicroCap声学仿真介绍(六)-入耳式耳机仿真 从上图可以看出,后腔开了泄声孔后,振膜的最大位移从4.8um提升到了10um,振膜位移增加了一倍。在实际应用中,一般耳机的前腔和后腔都需要开泄声孔,开孔的大小和调音网布的阻尼需要根据客户的要求以及仿真的结果进行权衡选择。接着在主界面放置电阻、电感、电容,电阻值为Rms,电感值为Mms,电容值为Cms,如下图。假设后腔泄声孔的直径为1.2mm,宽度为0.3mm,对应调音网的阻抗为5.5e8欧姆。假设前腔泄声孔的直径为1.2mm,宽度为0.3mm,对应调音网的阻抗为5.5e8欧姆。 阅读详情

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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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sandyzhs
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