许多其他C++的class样本

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原文链接：http://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/4660377.html

本文介绍了一个简单的 C++ 类 A 的定义及其实例化过程。通过构造函数 A() 初始化类 A 的实例 a，并在 main 函数中进行了演示。 

class A{

 public:

 A(){}//构造函数,作用分配类所需的空间

};



int main()

{

 A a;

}

a它是类A示例!



    
        
         
            
版权声明：本文博客原创文章。博客，未经同意，不得转载。

        




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c++ 舞伴配对问题_第十二讲 R-配对样本t检验

				
			

			

				

					weixin_32673065的博客
				

				

					01-15
					
					937
					
				

			

		

		

			
				
配对样本t检验用于样品的两个相关组之间的比较手段。在这种情况下，同一样本有两个值（即一对值）。举个例子，在1个月内有20只小鼠接受了治疗X。我们想知道处理X是否会对小鼠的体重产生影响。为了回答这个问题，在治疗之前和之后测量了20只小鼠的体重。通过测量相同小鼠体重的两次，我们得到了治疗前的20组值和治疗后的20组值。在这种情况下，可以使用配对t检验比较治疗前后的平均体重。配对的t检验分析如下：计算配...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
5. LSTM的C++实现

				
			

			

				

					weixin_42216799的博客
				

				

					11-29
					
					3732
					
				

			

		

		

			
				
Lstm是RNN网络中最有趣的结构之一，不仅仅使得模型可以从长序列中学习，还创建了长短期记忆模块，模块中所记忆的数值在需要时可以得到更改。遗忘门遗忘单元可以将输入信息和隐藏信息进行信息整合，并进行信息更替，更替步骤如右图公式，其中与乘上权重矩阵后，加上偏置项后，经过激活函数，此时输出值为位于[0,1]之间,并将上一个时间步的与激活函数输出值相乘，更新为输入门当有输入进入时，输入门会结合输入信息与隐藏信息进行整合，并对信息进行更替。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
C++开发库合集

				
			

			

				

					weixin_65589140的博客
				

				

					04-16
					
					1084
					
				

			

		

		

			
				
C++第三方库

			
		

	





	

		

			

				
					
C++面向对象

				
			

			

				

					m0_73797695的博客
				

				

					12-12
					
					1120
					
				

			

		

		

			
				
所谓虚函数就是在基类定义一个未实现的函数名，当声明一个虚函数时，要使用关键字。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
C/C++ 连接数据库

				
			

			

				

					qq_52885411的博客
				

				

					03-18
					
					2059
					
				

			

		

		

			
				
先，C/C++连接MYSQL数据库的思路都是将MySQL官方提供的工具加入编译器的库或路径（至少是Dev-C++和VS是这样）

			
		

	





	

		

			

				
					
C++详解

				
			

			

				

					saber_wtq的博客
				

				

					11-04
					
					3296
					
				

			

		

		

			
				
什么样的函数不能声明为虚函数？1）不能被继承的函数。2）不能被重写的函数。

1）普通函数

普通函数不属于成员函数，是不能被继承的。普通函数只能被重载，不能被重写，因此声明为虚函数没有意义。因为编译器会在编译时绑定函数。

而多态体现在运行时绑定。通常通过基类指针指向子类对象实现多态。

2）友元函数

友元函数不属于类的成员函数，不能被继承。对于没有继承特性的函数没有虚函数的说法。

3）构造...

			
		

	





	

		

			

				
					
图像处理之DBSCAN算法（C++）

				
			

			

				

					qq_45045175的博客
				

				

					05-27
					
					3161
					
				

			

		

		

			
				
本文主要介绍了DBSCAN算法的原理以及使用opencv、C++对灰度图的算法实现，大家可以根据自己的需求结合DBSCAN算法使用。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用 PyTorch C++ 前端

				
			

			

				

					wolaiyeptx的博客
				

				

					11-30
					
					3105
					
				

			

		

		

			
				
使用 PyTorch C++ 前端
PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。 虽然 PyTorch 的主要接口是 Python，但 Python API 位于大量 C++ 代码库之上，提供基础数据结构和功能，例如张量和自动微分。 C++ 前端公开了一个纯 C++11 API，它使用机器学习训练和推理所需的工具扩展了这个底层 C++ 代码库。 这包括用于神经网络建模的内置通用组件集合； 使用自定义模块扩展此集合的 API； 流行的优化算法库，例如随机梯度下降； 一个带有

			
		

	





	

		

			

				
					
c++ opencv 脸部样本提取并保存

				
			

			

				

					stupid_miao的博客
				

				

					03-15
					
					1612
					
				

			

		

		

			
				
**
这是一个打开摄像头录入人脸并保存在指定文件夹的小demo。
使用方法：
**
./Get_faceSamples [dirname/] [samples_number]
**
C++ code
**
/*************************************************************************
    > File Name: Ge...

			
		

	





	

		

			

				
					
SVM.zip_SVM_SVM multi class_multi class svm_svm c++  

				
			

			

				

					09-14
				

			

		

		

			
				
 - **数据结构设计**：在C++中，你需要定义数据结构来存储训练样本和对应的标签，例如使用结构体或类表示样本，包含特征值和类别标签。  - **求解优化问题**：SVM的求解涉及拉格朗日乘子法和Karush-Kuhn-Tucker条件...

			
		

	





	

		

			

				
					
C++程序设计学生选课系统设计样本.doc

				
			

			

				

					11-20
				

			

		

		

			
				
《C++程序设计学生选课系统设计样本》  这篇文档介绍了一个基于C++编程语言的学生选课系统的设计实例，旨在通过面向对象编程的方法来实现。课程设计的目标是让学生在实践中应用面向对象的基本理论，提升程序设计能力...

			
		

	





	

		

			

				
					
C++课程设计报告-计算器的设计与实现样本.doc

				
			

			

				

					11-19
				

			

		

		

			
				
C++课程设计报告-计算器的设计与实现样本  概述： 本文档是C++课程设计报告，旨在设计和实现一个计算器程序。该计算器程序能够执行基本的数学运算，如加法、减法、乘法、除法、求幂、求模、求平方根、求Sin、Cos等。...

			
		

	





	

		

			

				
					
lasvm-source.rar_C语言实现SVM_LASVM_multi-class svm_svm c++  _svm的C语

				
			

			

				

					09-14
				

			

		

		

			
				
SVM的核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开，同时最大化两类样本之间的间隔。在本压缩包中，"lasvm-source.rar"提供了一个用C语言实现的轻量级线性核SVM（Linearized Alternating Sequential Support...

			
		

	





	

		

			

				
					
compiler_c++_class.rar_类C编译器

				
			

			

				

					09-19
				

			

		

		

			
				
`fourexp.txt`可能是一个测试样本，包含了特定文法的四元式表达式，用于验证编译器的正确性。`www.pudn.com.txt`可能是下载资源的来源信息，不直接与编译器的实现相关。最后，`input.txt`可能包含待编译的源代码，是...

			
		

	





	

		

			

				
					
奥运会科普平台系统-奥运会科普平台系统源码-奥运会科普平台系统代码-springboot奥运会科普平台系统源码-基于springboot的奥运会科普平台系统设计与实现-项目代码

					
最新发布

				
			

			

				

					09-08
				

			

		

		

			
				
奥运会科普平台系统-奥运会科普平台系统源码-奥运会科普平台系统代码-springboot奥运会科普平台系统源码-基于springboot的奥运会科普平台系统设计与实现-项目代码


			
		

	





	

		

			

				
					
Hattrick 是一款简单、快速的跨平台网络安全编码转换工具 Hattrick is a network securi

				
			

			

				

					09-08
				

			

		

		

			
				
Hattrick 是一款简单、快速的跨平台网络安全编码转换工具 Hattrick is a network security related code conversion tool..zip

			
		

	





	

		

			

				
					
全面收录 Swoole 相关内容的中文 CHM 格式文档

				
			

			

				

					09-08
				

			

		

		

			
				
打开下面链接，直接免费下载资源：
https://renmaiwang.cn/s/wsszs
Swoole 框架的中文版本 CHM 格式文档

			
		

	





	

		

			

				
					
自主空中和地对空目标追逐和拦截的导弹制导和弹道控制系统.zip

				
			

			

				

					09-08
				

			

		

		

			
				
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b

2.附赠案例数据可直接运行。

3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

			
		

	





	

		

			

				
					
样本分类c++

				
			

			

				

					05-25
				

			

		

		

			
				
样本分类是指将一组数据分成两个或多个类别的过程。在C++中，可以使用机器学习库或者自己编写算法来实现样本分类。

以下是一个简单的 C++ 代码示例，使用决策树算法进行样本分类：

```
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <map>

using namespace std;

class Sample {
public:
    vector<double> features;
    int label;
};

class DecisionTree {
public:
    struct TreeNode {
        int feature_index;
        double threshold;
        int label;
        TreeNode* left_child;
        TreeNode* right_child;
    };
    
    DecisionTree() {
        root = nullptr;
    }
    
    void train(vector<Sample>& samples) {
        root = build_tree(samples);
    }
    
    int predict(vector<double>& features) {
        TreeNode* node = root;
        while (node->left_child != nullptr && node->right_child != nullptr) {
            if (features[node->feature_index] < node->threshold) {
                node = node->left_child;
            } else {
                node = node->right_child;
            }
        }
        return node->label;
    }
    
private:
    TreeNode* build_tree(vector<Sample>& samples) {
        if (samples.empty()) {
            return nullptr;
        }
        
        int num_features = samples[0].features.size();
        int num_samples = samples.size();
        
        // Check if all samples have the same label
        bool same_label = true;
        int label = samples[0].label;
        for (int i = 1; i < num_samples; i++) {
            if (samples[i].label != label) {
                same_label = false;
                break;
            }
        }
        if (same_label) {
            TreeNode* leaf = new TreeNode;
            leaf->label = label;
            return leaf;
        }
        
        // Choose the best feature to split on
        double best_gain = 0.0;
        int best_feature_index = -1;
        double best_threshold = 0.0;
        for (int i = 0; i < num_features; i++) {
            vector<double> feature_values;
            for (int j = 0; j < num_samples; j++) {
                feature_values.push_back(samples[j].features[i]);
            }
            sort(feature_values.begin(), feature_values.end());
            for (int j = 0; j < num_samples - 1; j++) {
                double threshold = (feature_values[j] + feature_values[j+1]) / 2.0;
                double gain = compute_gain(i, threshold, samples);
                if (gain > best_gain) {
                    best_gain = gain;
                    best_feature_index = i;
                    best_threshold = threshold;
                }
            }
        }
        
        // Split the samples based on the best feature and threshold
        vector<Sample> left_samples;
        vector<Sample> right_samples;
        for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
            if (samples[i].features[best_feature_index] < best_threshold) {
                left_samples.push_back(samples[i]);
            } else {
                right_samples.push_back(samples[i]);
            }
        }
        
        // Recursively build the left and right subtrees
        TreeNode* node = new TreeNode;
        node->feature_index = best_feature_index;
        node->threshold = best_threshold;
        node->left_child = build_tree(left_samples);
        node->right_child = build_tree(right_samples);
        return node;
    }
    
    double compute_gain(int feature_index, double threshold, vector<Sample>& samples) {
        int num_samples = samples.size();
        int num_left = 0;
        int num_right = 0;
        map<int, int> left_label_counts;
        map<int, int> right_label_counts;
        for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
            if (samples[i].features[feature_index] < threshold) {
                num_left++;
                left_label_counts[samples[i].label]++;
            } else {
                num_right++;
                right_label_counts[samples[i].label]++;
            }
        }
        double entropy_left = compute_entropy(left_label_counts, num_left);
        double entropy_right = compute_entropy(right_label_counts, num_right);
        double entropy_combined = entropy_left * num_left / num_samples + entropy_right * num_right / num_samples;
        double gain = compute_entropy(samples) - entropy_combined;
        return gain;
    }
    
    double compute_entropy(map<int, int>& label_counts, int num_samples) {
        double entropy = 0.0;
        for (auto& p : label_counts) {
            double prob = static_cast<double>(p.second) / num_samples;
            entropy -= prob * log2(prob);
        }
        return entropy;
    }
    
    double compute_entropy(vector<Sample>& samples) {
        int num_samples = samples.size();
        map<int, int> label_counts;
        for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
            label_counts[samples[i].label]++;
        }
        return compute_entropy(label_counts, num_samples);
    }
    
    TreeNode* root;
};

int main() {
    // Create some sample data
    vector<Sample> samples;
    Sample s;
    s.features = {1.0, 2.0};
    s.label = 0;
    samples.push_back(s);
    s.features = {2.0, 1.0};
    s.label = 1;
    samples.push_back(s);
    s.features = {3.0, 4.0};
    s.label = 0;
    samples.push_back(s);
    s.features = {4.0, 3.0};
    s.label = 1;
    samples.push_back(s);
    
    // Train a decision tree
    DecisionTree dt;
    dt.train(samples);
    
    // Make some predictions
    vector<double> features = {1.5, 1.5};
    int label = dt.predict(features);
    cout << "Predicted label: " << label << endl;
    
    features = {3.5, 3.5};
    label = dt.predict(features);
    cout << "Predicted label: " << label << endl;
    
    return 0;
}
```

在这个示例中，我们使用了一个简单的决策树算法来对样本进行分类。我们首先定义了一个 `Sample` 类来表示每个样本，其中包括一组特征以及一个标签。我们还定义了一个 `DecisionTree` 类来实现决策树算法。在 `train` 方法中，我们将样本数据传递给 `build_tree` 方法来构建决策树。在 `predict` 方法中，我们遍历决策树来预测新样本的标签。

决策树算法的核心是 `build_tree` 方法，它递归地构建决策树。在每个节点上，我们选择最佳的特征和阈值来划分样本，然后递归地构建左子树和右子树。在选择最佳特征和阈值时，我们使用信息增益来衡量划分的好坏。信息增益越大，说明划分越好。

以上是一个简单的 C++ 样本分类示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和数据结构来处理更大规模的数据。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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