C++之友元

友元


1,目的和作用

类可以允许其他类或者函数访问它的非公有成员,方法是令其他类或者函数成为它的友元(friend)。用下面两个类为例

Class Window_mgr;

Class Screen;


2,可以被定义成友元的种类:

a,可以将普通的非成员函数定义成友元,

b,还可以把其他的类定义成友元,

c,也可以把其他类的成员函数定义称友元


3,声明

友元声明只能出现在类定义的内部,但是在类内的出现的具体未知不限,友元不是类的成员也不受它所在区域访问控制级别的约束(不受像protectpublicprivate这些约束)。一般来说,最好在类定义开始或结束的位置集中声明友元。

友元的声明仅仅制定了访问的权限,而非一个通常意义的函数声明。所以,如果我们希望调用某个友元函数,必须在友元声明之外再专门对函数进行一次声明。


a,类之间的友元关系,

声明:friend class Window_mgr;

b,令成员函数作为友元,必须明确指出该成员函数属于哪个类,声明如下

friend void Window_mgr::clear(ScreenIndex);


4,友元和函数重载

尽管重载函数的名字相同,但它们仍然是不同的函数。因此,如果一个类想把一组冲在函数声明成它的友元,它需要对这组函数中的每一个分别声明。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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