一些非常容易混淆的零碎知识点积累

本文详细介绍了C++中字符串、指针的基本概念,包括字符串和字符的区别,常量指针与普通指针的区分,以及如何将字符串转化为指针。此外,还涉及了内存管理、内存池等高级话题,旨在帮助开发者更深入地理解和应用C++中的底层操作。
1.双引号里面的是字符串 而单引号里面的代表字符 朋友 你可以这样理解 只要是在双引号里面的不代表任何表达式的意义 假如 int a=10 cout<<"a";

这是用 双引号 它在屏幕上就是 a 而 int a=10 cout<<a; 这个a就代表表达式a=10在屏幕上是10 而int a=10 cout<<‘a’;将会是65 因为用单引号里面的代表字符 而字符要用ASCII码 表示

2.const char *与char* const 前者为普通指针指向一个常量字符串;后者为一个常量指针指向一个普通字符串,指针指向的对象无法改变,但是该对象之值可以修改;

3.注意main函数执行完之后,任然可以注册一个函数atexit(fun);

http://blog.chinaunix.net/uid-21372424-id-282669.html

4.从const char *转化为char*的方法是

string str = "asd";
char* p =const_cast<char*>(str.c_str());
printf("%s",p);

5.内存管理

http://blog.sina.com.cn/s/blog_464c9d7d0101507a.html

内存池

http://blog.sina.com.cn/s/blog_54384df801019ahp.html


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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