学习笔记-Effective STL-仿函数、仿函数类、函数等

本文探讨了C++ STL中仿函数的设计原则,包括如何将仿函数类设计为值传递,使用纯函数进行判断,使仿函数类可适配等。此外还介绍了如何正确使用ptr_fun、mem_fun及mem_fun_ref,并强调了less<T>的一致性使用。

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条款38:把仿函数类设计为用于值传递

函数指针是值传递。STL中的习惯是当传给函数和从函数返回时函数对象也是值传递的。这暗示了两个东西。第一,你的函数对象应该很小。否则它们的拷贝会很昂贵。第二,你的函数对象必须单态(也就是,非多态)——它们不能用虚函数。

条款39:用纯函数做判断式

判断式是返回bool。纯函数是返回值只依赖于参数的函数。如果f是一个纯函数,xy是对象,f(x, y)的返回值仅当xy的值改变的时候才会改变。一个判断式类是一个仿函数类,它的operator()函数是一个判断式,也就是,它的operator()返回truefalse

条款40:使仿函数类可适配

       四个标准函数适配器(not1not2bind1stbind2nd)都需要存在某些typedef,一些其他人写的非标准STL兼容的适配器(比如来自SGIBoost——参见条款50)也需要。提供这些必要的typedef的函数对象称为可适配的,而缺乏那些typedef的函数对象不可适配。What?改天再了解。

条款41:了解使用ptr_funmem_funmem_fun_ref的原因

       每当你传递一个函数给STL组件时都使用它ptr_funmem_funmem_fun_ref的情况则完全不同,只要你传一个成员函数给STL组件,你就必须使用它们。与for_each等函数有关。

条款42:确定less<T>表示operator<

       保持一致吧。

 
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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