串行化类

本文介绍如何在C++中通过继承CObject类并重写Serialize()方法实现对象的序列化和反序列化过程。文章详细展示了如何声明和实现序列化功能,并提供了一个具体的MyClass类作为示例。

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  • 从CObject类派生(或从CObject的派生类派生)

  • 重写Serialize()

  • 使用DECLARE_SERIAL在类中声明

DECLARE_SERIAL(class_name)//class_name类名
  • 定义不带参数的构造函数

  • 类实现文件中使用IMPLEMENT_SERIAL定义

IMPLEMENT_SERIAL(class_name, base_class_name, wSchema) 
//class_name类名称 base_class_name基类名称 wSchema版本号

 

MyClass的实现如下:

#pragma once


class MyClass : public CObject
{
    DECLARE_SERIAL(MyClass);
public:
    MyClass();
    virtual ~MyClass();
public:
    virtual void Serialize(CArchive& ar);
};
// MyClass.cpp : implementation file
//

#include "stdafx.h"
#include "TestSingDoc2.h"
#include "MyClass.h"


// MyClass
IMPLEMENT_SERIAL(MyClass,CObject,VERSIONABLE_SCHEMA|5)


MyClass::MyClass()
{
}

MyClass::~MyClass()
{
}


// MyClass member functions

void MyClass::Serialize(CArchive& ar)
{
    if (ar.IsStoring())
    {    // storing code
    }
    else
    {    // loading code
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/wuyuan2011woaini/p/5485941.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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