有效的STL

这是有效的C + +三卷——真的那么好。”——萨特,独立顾问和秘书的ISO / ANSIC++标准委员会

“很少有书,所有的C++程序员必须有。加上有效的STL列表”。——托马斯贝克尔,高级软件工程师,和员工,公司,和专栏作家,的C / C + +用户杂志

C++的标准模板库是革命性的,但学习使用它,一直是一个挑战。直到现在。

有效的STL显示你如何使用它。这本书的50个准则是由迈尔斯传奇的分析和精辟的例子支持,所以你将学习不仅要做什么,而且什么时候去做——为什么。集锦行之有效的STL包括:

集锦行之有效的STL包括:

在标准STL容器中进行选择的建议(如向量和列表),非标准STL容器(如hash_set和hash_map),和非STL容器(如bitset)。

最大限度地利用STL的效率和使用它的程序技术。

洞察迭代器函数对象,行为,和分配器,包括你不应该做的事情。

对算法和成员函数的名字正确使用的指导是相同的(例如,发现),但其行为不同的微妙的(但重要)的方式。

潜在的可移植性问题的讨论,包括简单的方式来避免他们。

像迈尔斯以前的书,有效地使用充满智慧只能来自经验证明。清晰,简洁,穿透风格使得它的每一个STL程序员的重要资源。

史葛迈尔斯是世界顶尖的C++软件开发专家。他提供的培训和咨询服务的全球客户。

史葛写的畅销书有效的C + +系列(Effective C++,更有效的C + +,和有效的STL),撰写和设计创新有效的C + +的CD,是艾迪生卫斯理的有效的软件开发的系列顾问编辑,并咨询委员会的创始成员的C + +源。他曾担任几家公司的技术顾问,他收到2009 Dobb博士程序设计杰出奖。自从1972个程序员,他拥有计算机科学硕士学位和布朗大学博士学位从斯坦福大学。


AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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