C++内存管理基础之new & delete

C++14--内存管理(new delete) int main()//new/delete和malloc/free最大区别是new/delete对于[自定义类型]除了开空间//还会调用构造函数和析构函数free(p1);delete p2;//内置类型是几乎是一样的free(p3);delete p4;free(p5);return 0; 阅读详情

内存管理的基础是要知道怎么获得以及释放内存,如你所知,在C/C++中就是调用new和delete操作。
1. 分清operator new和new operator
    全局函数operator new通常这样声明:
void * operator new(size_t size);
返回值类型是void*,表示其返回的是一个未经处理(raw)的指针,指向未初始化的内存。参数size_t确定分配多少内存。你能增加额外的参数重载函数operator new,但是第一个参数类型必须是size_t。头文件<new>中有一个很好的重载的例子,那就是placement new,它看上去象这样:
void * operator new(size_t, void *location)
{
  return location;
}
这初看上去有些陌生,但它却是new操作符的一种常见重载方法,使用一个额外的变量buffer,当new操作符隐含调用operator new函数时,把这个变量传递给它。被调用的operator new函数除了持有强制的参数size_t外,还必须接受void*指针参数,指向构造对象占用的内存空间。未被使用的(但是强制的)参数size_t没有参数名字,以防止编译器警告说它未被使用。在使用placement new的情况下,调用者已经获得了指向内存的指针,因为调用者知道对象应该放在哪里。placement new需要做的就是返回传递给它的指针。
    我们更经常使用的new是new操作符(new operator),而非操作符new(operator new),如当你使用new操作符构建一个对象的时候,实际上做了两件事情,一是调用operator new函数获取内存,二是调用对象的构造函数,如:
string *ps = new string("Hello, world!");
它完成与下面代码相似的功能:
void *memory = operator new(sizeof(string));         // 为String对象得到未经处理的内存
call string::string("Hello, world!") on *memory;     // 调用构造函数初始化内存中的对象
string *ps = static_cast<string*>(memory);           // ps指针指向新的对象

    注意第二步中构造函数的调用只能由编译器完成,用户是不允许这样操作的,也就是说如果你想建立一个堆对象就必须用new操作符,不能直接像上面一样调用构造函数来初始化堆对象。
    new操作符(new operator)是编译器内置的,其行为被语言固定下来,不受用户控制。但是它们所调用的内存分配函数也就是操作符new(operator new)则可以根据需要进行重载。试着回顾new操作符(new operator)与操作符new(operator new)的关系,如果你想在堆上建立一个对象,应该用new操作符。它既分配内存又为对象调用构造函数。如果你仅仅想分配内存,就应该调用operator new函数,它不会调用构造函数。如果你想定制自己独有的内存分配过程,你应该重载全局的operator new函数,然后使用new操作符,new操作符会调用你定制的operator new。如果你想在一块已经获得指针的内存里建立一个对象,应该使用placement new。
    最后需要记住的一点是,delete和new一样具有以上的特性,只是需要注意的一点是delte操作符中是首先调用对象的析构函数,然后再调用operator delete函数的。

2. 针对数组的new[]和delete[]操作   
    建立数组时new操作符(new[])的行为与单个对象建立(new)有少许不同:
第一是内存不再调用用operator new函数进行分配,代替以operator new[]函数(常称作array new)。它与operator new一样能被重载,允许定制数组的内存分配,就象定制单个对象内存分配一样。
第二个不同是new[]操作时调用构造函数的数量。对于new[]而言,在数组里的每一个对象的构造函数都必须被调用。
    delete[]操作符的语义基本上和new[]相同,他们的实现类似这样:
void * operator new[](size_t size)
{
 cout << "new size of array in new[](): " << size << endl;
 int *g =(int *) malloc(sizeof(size)); 
 return g;
}

void operator delete[](void* p)
{
 cout << "delete address of array pointer in delete[](): " << p << endl; 
 free(p); 
}

3. operator new和delete函数的实现
    operator new实际上总是以标准的C malloc()完成,虽然并没有规定非得这么做不可。同样,operator delete也总是以标准得C free()来实现,不考虑异常处理的话他们类似下面的样子:
extern void* operator new( size_t size )
{
    if( size == 0 )
        size = 1;       // 这里保证像 new T[0] 这样得语句也是可行的
   
    void *last_alloc;
    while( !(last_alloc = malloc( size )) )
    {
        if( _new_handler )
            ( *_new_handler )();
        else
            return 0;
    }
    return last_alloc;
}

extern void operator delete( void *ptr )
{
    if(ptr)  // 从这里可以看出,删除一个空指针是安全的
        free( (char*)ptr );
} 

MDF和DHF、DMR、DHR三者差异?注册与备案文件?医疗器械产品技术要求编写指导原则 定义:设计历史文档(DHF ) 指的是描述某医疗器械成品设计过程的有关记录。内容:DHF包括设计开发活动的所有记录。从最初的策划、客户需求、设计输入,设计输出、设计验证、设计确认、所有的设计评审,设计转换,以及设计变更相关的所有记录。均属于DHF的一部分。要求:各制造商应为每个类型的器械建立并保持设计历史文件。设计历史文件应包含或引用必要的记录,以证实设计符合经批准的设计计划和法规的要求。 阅读详情

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B. Palm&quot;, title = &quot;Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data&quot;, year = &quot;2012&quot;,}```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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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 &lt; 0.10, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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 &lt; 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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&lt;0.12, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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 &lt; 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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 &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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 &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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 &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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 &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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 &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free &quot;Bitdeli Badge&quot;)

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