effective C++ 条款 48:认识template元编程

template metaprogramming(模板元编程)是编写template-based c++程序并执行于编译期的过程。是以c++写成,执行于c++编译器内的程序。一旦tmp程序执行结束,其输出,也就是template具现出来的若干c++源码,便会一如往常的编译。

tmp有两个伟大的效力。第一,它让某些事情更容易。如果没有它,那些事情将是困难的,甚至是不可能的。第二,由于tmp执行于c++编译期,因此可将工作从运行期转移到编译期。导致一个结果是,某些错误原本通常在运行期才能侦测到,现在可在编译期找出来。另一个结果是使用tmp的c++程序可能在每一方面都更高效:较小的可执行文件、较短的运行期、较少的内存需求。编译时间长了。

条款47指出,advance那个typeid-based解法的效率比traits解法低,因为此方案中,1.类型测试发于运行期而非编译器,2。运行期类型测试代码会出现在可执行文件中。traits解法就是tmp,它引发“编译期发生于类型身上的if。。。else计算。

advance的typeid-based实现方式可能导致编译期问题:

std::list<int>::iterator iter;
advance(iter, 10);//无法通过编译

下面是这一版advance针对上述调用而产生的:

void advance(std::list<int>::iterator& iter, int d)
{
    if (typeid(std::iterator_traits<std::list<int>::iterator>::iterator_category)
        == typeid(std::random_access_iterator_tag))
    {
        iter += d;                //wrong!
    }
    else
        ...
}

list<int>::iterator是bidirectional不支持+=。我们知道绝不会执行+=那一行,但是编译器必须确保所有源码都有效,纵使是不会执行的代码。

针对tmp而设计的boost's mpl,见条款55 提供更高层的语法。

让我们看看循环,tmp藉由递归完成。tmp递归并不涉及递归函数调用,而是涉及“递归模板具现化”(recursive template instantiation)。

template<unsigned n>
struct Factorial{                            //一般情况
    enum{value = n*Factorial<n-1>::value};
};

template<>
struct Factorial<0>{                //特殊情况
    enum{value = 1};
};

和良好递归一样,我们需要一个特殊情况造成递归结束。这里的特殊情况就是template特化体Factorial<0>.

std::cout << Factorial<5>::value;           //印出120

tmp值得学习,3个例子:

1.确保量度单位正确。如果使用tmp,就可以确保(在编译期)程序中所有量度单位的组合都正确,可被用来早期错误侦测。

2.优化矩阵运算。

BigMatrix m1,m2,m3,m4,m5;
BigMatrix result = m1*m2*m3*m4*m5;

正常的函数调用计算result,会创建4个临时性矩阵,每一个用来存储operator*的调用结果。各自独立的乘法产生了4个作用于矩阵元素上的循环。如果使用tmp相关的template技术,即所谓的expression templates,就有可能消除那些临时对象并合并循环,这一切都是无需改变客户端的做法。tmp使用较少的内存,执行速度又有显著的提升。

3.可以生成客户定制的设计模式实现品。设计模式都可以多种方式实现出来。运用所谓policy-based design之tmp-based技术,有可能产生一些templates用来表述独立的设计选项(policies),然后任意结合它们,导致模式实现品带着客户定制的行为。这项技术已经超越编程公益领域,更广义地成为generative programming(殖生式编程)的一个基础。

tmp或许永远不会成为主流,但对某些程序员——特别是程序库开发人员——几乎确定会成为他们的主要粮食。

转载于:https://www.cnblogs.com/lidan/archive/2012/02/17/2356535.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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