它在我们的数据

本文探讨了在C++中如何隐藏基类成员,并详细解释了通过派生类中的访问修饰符来改变基类成员的可见性。文章还提供了一个具体的例子来说明这一过程。

没有一个范围分辨率的预选赛identify()会默认在当前类的identify(),可得出::identify()。这将导致来源::identify()调用自身,这将导致一个无限循环!

隐藏功能

在C++中,它是不可能从一类的删除功能。然而,它是可以隐藏的现有功能。

正如上面提到的,如果你重新定义一个函数,它可以使用任何访问说明符是宣布在派生类中的。因此,我们可以定义一个公共函数作为我们的派生类的私有,和公众将失去它。然而,C++也给我们改变基座构件的可访问派生类中定义的成员甚至没有能力!这是通过简单地命名成员完成(使用范围解析操作符)有它的派生类中的访问改变新的访问说明符下。

例如,考虑下面的基地:

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class Base
{
private:
    int m_nValue;
 
public:
    Base(int nValue)
        : m_nValue(nValue)
    {
    }
 
protected:
    void PrintValue() { cout << m_nValue; }

请注意,这允许我们要设计一个合理的基类和派生类封装了它在我们的数据。

(或者,而不是继承基地成员公开和通过重写它的访问说明符,使我们可以继承的基础m_nvalue私人私人,这将导致所有的基地成员先私下继承)。

一句忠告:你只能改变访问说明符的基地成员的类通常可以访问。因此,你不能改变访问说明符的底座构件从私人到受保护的或公共的,因为派生类不能访问基类的私有成员。


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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