关于 explicit 的一些学习

本文通过对比两个示例代码,详细解析了C++中explicit关键字的作用。明确指出当类的构造函数只有一个参数时,如果不使用explicit关键字,编译器会默认进行类型转换。通过实际编程演示,帮助读者理解explicit关键字如何防止隐式转换。

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一直不太明白这个关键字到底是干什么的。后来在晚上搜索了几篇文档看了一下。

首先是这篇:《 C++中的explicit关键字》

但是还是感觉不太懂,所以自己动手敲了几段代码。

#include<iostream>
using namespace std;
class a
{
    public:
        char num;
        char data;
    a(char n,char d='n')
    {
        num=n;
        data=d;
        cout<<"this is a: "<<num<<" "<<data<<endl;
    }
    virtual ~a()
    {
        cout<<"delete a"<<endl;
    }
};
class aa:public a
{
public:
    aa(char n,char d):a(n,d)
    {
        cout<<"this is aa"<<endl;
    }
    ~aa()
    {
        cout<<"delete aa"<<endl;
    }
};
int main()
{
   a a='a';

    return 0;
}


但是如果是下面的代码:

#include<iostream>
using namespace std;
class a
{
    public:
        char num;
        char data;
   explicit a(char n,char d='n')
    {
        num=n;
        data=d;
        cout<<"this is a: "<<num<<" "<<data<<endl;
    }
    virtual ~a()
    {
        cout<<"delete a"<<endl;
    }
};
class aa:public a
{
public:
    aa(char n,char d):a(n,d)
    {
        cout<<"this is aa"<<endl;
    }
    ~aa()
    {
        cout<<"delete aa"<<endl;
    }
};
int main()
{
   a a='a';

    return 0;
}


运行结果是这样的:

 

其实关键点在这里:如果c++类的构造函数有一个参数,那么在编译的时候就会有一个缺省的转换操作:将该构造函数对应数据类型的数据转换为该类对象。

后来在网上看到这篇文章,觉得讲的就比较清楚了。

《C++ explicit关键字应用方法详解》


 

### 解决方案概述 在信息技术领域中,当提到“missing explicit orientation”,通常是指缺乏明确的方向性或者指导原则。这种问题可能出现在多个场景下,比如数据标注、模型训练目标设定、算法设计等方面。针对这一问题的解决方案可以从以下几个角度展开: #### 数据增强与方向性定义 为了弥补缺失的显式方向性,在涉及图像处理的任务中可以引入更丰富的数据表示形式。例如,通过计算图像中所有人部分亲和场(part affinity field)的平均值来构建ground truth[^2]。这种方法能够提供一种全局性的方向指引,从而减少局部偏差的影响。 #### 增加多样性基准测试 考虑到当前公平性评估存在的局限性和未被充分衡量的风险[^1],可以通过扩展现有基准测试集至更多样化的任务上来改善整体评价体系。这不仅包括传统的代词解析(Winogender)等经典案例,还应涵盖诸如翻译质量、代码生成准确性等多个维度的表现分析。这样做有助于识别并缓解那些隐藏于特定应用场景内的潜在偏见及其带来的危害。 #### 利用多模态学习方法 采用融合视觉信息与其他感官输入源(如文本描述或音频信号) 的跨模态联合建模策略也是一种有效途径。这种方式可以让系统从不同类型的资料里提取互补特征,并据此推导出更加稳健且具有一致性的决策逻辑。具体实现上可考虑使用预训练好的大型语言模型配合定制化微调流程完成最终部署前的最后一公里优化工作。 ```python import numpy as np def calculate_orientation(data_points): """ 计算给定数据点集合的整体朝向。 参数: data_points (list): 各个人体部位的位置坐标列表 返回: float: 平均后的总体方向角 """ orientations = [] for person in data_points: # 对每个人的各个肢体间关系进行量化得到其个体倾向 affinities = compute_affinity_fields(person) avg_angle = sum(affinities)/len(affinities) orientations.append(avg_angle) total_avg = np.mean(orientations) return total_avg def compute_affinity_fields(entity_parts): """模拟函数用于获取单个实体内部各组件间的关联强度""" pass # 实际应用需替换为真实业务逻辑代码 ``` 上述Python片段展示了如何基于多人姿态估计结果得出综合导向的一个简单例子。其中`calculate_orientation()` 函数接收一组人体关键点位置作为参数并通过逐层聚合操作求得最后的结果。 ---
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