C++复习 ---- 命名空间

【Clickhouse从入门到精通】第60篇:ClickHouse生态总结与未来展望 ClickHouse系列收官总结 本文作为《ClickHouse从入门到精通》系列的第60篇收官之作,系统回顾了整个系列的知识体系。文章从基础概念到高级应用,全面梳理了ClickHouse的核心技术: 知识体系:完整回顾了60篇文章的知识图谱,包括列式存储原理、MergeTree引擎家族、分布式架构等核心内容 生态工具:详细盘点了ClickHouse的企业版工具、运维监控、数据集成和可视化方案 版本演进:分析了从21.x到24.x的主要版本特性升级 未来趋势:展望了向量化引擎、湖仓一体、AI集成等发展方向 阅读详情

在C++中,命名空间(namespace)是一种用于组织代码的方式,主要目的是防止命名冲突。通过命名空间,可以将相关的变量、函数、类等组织在一起,使得代码更加模块化和易于维护。

在这里插入图片描述
其实我们在C++中的 using namespace std; 就是使用了命名空间,为了可以使用 cin 和cout.

1.命名空间的基本语法

#include <iostream>
using namespace std;

namespace MyNamespace {
    int myVariable = 10;

    void myFunction() {
        cout << "Hello from MyNamespace!" << endl;
    }
}

int main() {
    // 使用命名空间中的成员
    cout << "MyNamespace::myVariable: " << MyNamespace::myVariable << endl;
    MyNamespace::myFunction();

    return 0;
}

2 使用 using 关键字

使用 using 关键字可以引入命名空间,简化代码中的命名空间前缀。

方式 1:引入整个命名空间

using namespace MyNamespace;

int main() {
    cout << myVariable << endl;  // 不需要写 MyNamespace:: 前缀
    myFunction();                // 不需要写 MyNamespace:: 前缀

    return 0;
}

注意:using namespace
会引入整个命名空间中的所有成员,如果命名空间中的成员与其他命名空间或全局作用域中的名称冲突,可能会导致编译错误。因此,不建议在大型项目中使用
using namespace,特别是对于 std 命名空间。

方式 2:只引入某个特定的成员

using MyNamespace::myVariable;
using MyNamespace::myFunction;

int main() {
    cout << myVariable << endl;  // 不需要写 MyNamespace:: 前缀
    myFunction();                // 不需要写 MyNamespace:: 前缀

    return 0;
}

3. 命名空间的嵌套

namespace Outer {
    int x = 5;

    namespace Inner {
        int y = 10;
    }
}

int main() {
    cout << "Outer::x: " << Outer::x << endl;
    cout << "Outer::Inner::y: " << Outer::Inner::y << endl;

    return 0;
}

4. 匿名命名空间

namespace {
    int hiddenVariable = 42;

    void hiddenFunction() {
        cout << "Hello from an anonymous namespace!" << endl;
    }
}

int main() {
    cout << hiddenVariable << endl;
    hiddenFunction();

    return 0;
}

匿名命名空间中的成员只能在定义它们的文件中访问,相当于将这些成员的作用域限制在文件内,避免了不同文件中全局变量或函数重名的情况。它的作用类似于static 关键字在 C 中的作用

5. 命名空间的扩展

命名空间可以在多个地方定义,并且可以在同一个命名空间中添加新内容。这称为命名空间的扩展。

namespace MyNamespace {
    int a = 10;
}

namespace MyNamespace {
    int b = 20;
}

int main() {
    cout << "MyNamespace::a: " << MyNamespace::a << endl;
    cout << "MyNamespace::b: " << MyNamespace::b << endl;

    return 0;
}
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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秋到亦天凉
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