运营商在C + +

本文通过一个简单的C++程序展示了不同基本数据类型所占用的字节数,包括bool、char、wchar_t、short、int、long、float、double及long double。文章指出,这些类型的实际大小可能因编译器和机器架构的不同而有所变化。
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#include <iostream>
 
int main()
{
    using namespace std;
    cout << "bool:\t\t" << sizeof(bool) << " bytes" << endl;
    cout << "char:\t\t" << sizeof(char) << " bytes" << endl;
    cout << "wchar_t:\t" << sizeof(wchar_t) << " bytes" << endl;
    cout << "short:\t\t" << sizeof(short) << " bytes" << endl;
    cout << "int:\t\t" << sizeof(int) << " bytes" << endl;
    cout << "long:\t\t" << sizeof(long) << " bytes" << endl;
    cout << "float:\t\t" << sizeof(float) << " bytes" << endl;
    cout << "double:\t\t" << sizeof(double) << " bytes" << endl;
    cout << "long double:\t" << sizeof(long double) << " bytes" << endl;
    return 0;
}

你的结果可能会有所不同,如果您使用的是不同的类型的机器,或一个不同的编译器。

如果你想知道什么是在上面的程序,这是一个特殊的符号,插入一个制表。我们将涵盖\ T和其他特殊符号,当我们谈论的字符数据类型。

有趣的是,sizeof运算符是一个只有三的运营商在C + +是一个字,而不是一个符号。其他两个是新的和删除。

你也可以使用sizeof运算符在变量名:

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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