C++学习笔记

很久前就接触C++了,不过当时学的很浅,学校当时连容器都没讲,只讲了类和输入输出流,后来也看过C++方面的书,因为很多和C相通,多少基本原理都懂,不过上手较少,平时都是用的C编,只是偶尔C中不小心写出来了C++的规则(只有一次,因为函数参数形参不想用二级指针,用了指针的应用),死活调都是错误,用G++才通过。现在重新捡起C++,虽然个人感觉纯C确实很好,了解底层,嵌入式开发。但是在找工作浪潮中就业面还是较窄,驱动行业、嵌入式底层开发等,现在IT劳动力市场语言方面高级语言缺口较大(至少我见到的校招就是这样),也可能底层需要功力深厚,初出茅庐的公司不想要。还有一方面是,在薪酬方面,普通水平情况下,搞底层和驱动的相对低了点。重学C++,希望可以能得到有效的提高。

将自己犯过错的地方列举出来。
1:写虚函数验证多态的时候犯了一个很low的错误,我竟然把父类的对象赋值给子类。(子类的对象可以赋值给父类)。
2:g++编译如果要用C11标准
g++ -std=c++11 a.cpp -o a
3:gcc和g++的区别
误区:gcc只能编译c代码,g++只能编译c++代码
.c文件 gcc把它当成c,g++把它当成c++;
.cpp文件 gcc和g++都把它当成c++;
4:类的声明以分号结尾;
5:

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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