C++资源释放和前置错误的疑问

本文探讨了在构造函数中遇到错误时如何进行处理,以及析构函数的作用和使用场景。通过实例展示了如何在构造函数中捕获错误,并在类的使用者能立即得知错误发生。同时,解释了析构函数的执行过程及其对资源管理的重要性。

构造函数中出错,此错误在用户代码层面,可以capture,那么,构造函数应该怎么实现?


class A {
public:
    A()
    {
        // some codes here
        fd = socket(); // 此处出错,fd为-1
        // more codes here
    }
};

如果不用exception,也不在类A中再增加比如errno之类的成员变量,怎么让类的使用者,第一时间知道出问题了?此处也假定,基于设计需要,fd = socket(),须在构造函数中。


第二个问题,delete到底做了什么?

#include <stdio.h>

class A {
public:
    int i;

    A(): i(9) // 注意,i在此被初始化为9
    {
        if (this != NULL) {
            printf("this: %p\n", this);
            delete this;
            // this = NULL;
        }
    }
};

int main()
{
    A *pa = new A;

    if (pa == NULL) {
        printf("pa is NULL\n");
    } else {
        printf("pa: %p, i: %d\n", pa, pa->i); // i能够被访问到,其值为0(int的0值)
        // delete pa; // corruption for double free occurred
        // printf("pa: %p\n", pa);
    }

    return 0;
}





基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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