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RSS订阅原创 C++学习【36】成员初始化列表
在特定的类的情况下，在构造函数中赋值，去除在成员初始化列表中的赋值，m_Name对象会被构造两次，一个是使用默认构造函数，另一个是使用Unknown参数(初始化的构造函数)。若我们把它移到初始化列表中，我们可以写成:m_Example(Example(8))，也可以写成:m_Example(8)。构造函数中初始化类成员（变量）的一种方式，因此我们在编写一个类并向该类添加成员（变量）时，通常需要某种方式对这些成员（变量）进行初始化。eg：一个有参数的构造函数，一个无参数的构造函数。
2024-11-29 21:47:18
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原创 Shell编程入门
Shell是一个命令行解释器，它为用户提供了一个向Linux内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序，用户可以用Shell来启动、挂起、停止甚至是编写一些程序。说明：首先要赋予helloworld.sh脚本的+x权限，再执行脚本。需求说明：创建一个Shell脚本，输出hello world!比如hello.sh或者使用绝对路径root。说明：不用赋予脚本+x权限，直接执行即可。比如sh hello.sh。shell变量的定义。
2024-11-21 22:25:02
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原创 C++学习【35】Mutable关键字
lambda基本上就像一个一次性的小函数，你可以写出来并赋值给一个变量，我们可以像调用其他函数一样调用它，就像这样使用它的名字。在这种情况下我实际上需要做的是，通过一个另外的变量，赋值给它，然后修改这个变量，相当于复制。创建一个局部变量然后将x赋值给它。不过这意味着，你通过值传递的变量，就像刚才的x变量，可以改变，实际上和刚才的局部变量y是一样的。计算一下这个函数在程序中被调用了多少次。现在假设我们想在这里用变量x。使用值传递，做++运算，报错。
2024-11-20 23:48:23
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原创 C++学习【34】CONST
如果m_X是一个指针，想让它保持不变，可以写成const int* const GetX() const，三个const，这意味我们返回了一个不能被修改的指针，指针的内容也不能被修改，这个方法承诺不修改实际的Entity类，这个方法有很多限制条件。可以看到是不行的，不能逆向引用这个指针然后改变a的值，a的值实际上内存地址上的内容，读取a当然是没问题的，可以逆向引用并打印它。这意味该方法不会修改任何实际的类，也不能修改类成员变量。上面意味e是常量，如果e是一个指针，就可以修改它指向的方向（指针本身的值），
2024-11-20 21:42:33
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原创 C++学习【33】字符串字面量
这实际上是由编译器决定的，可能是1个字节，也可能是2个字节，也可能是4个字节，实际应用中通常不是2个就是4个，Windows是2个字节，Linux是4个字节，所以这是一个变动的值。如果要两个字节就用char16_t，它总是16个比特的（2个字节）。这是不被允许的，编译器会禁止，只能编译const char*，如果要编译char*，必须手动修改。实际应用中，我们要打印里面的东西，如果有很多行的字符串，如果想让它们在新行上，需要这样写。但在C++14中，可以变得更简单，你可以把字母s加到字符串的末尾。
2024-11-20 20:34:06
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原创 C++学习【32】字符串
鼠标悬停，实际上可以看到是const char数组，因为本质上，当你定义字符串时，用双引号起来的一个单词或者多个单词，在C++中是const char数组。这里Micheal只有7位，但实际写[8]，最后有一个被设为0的字节（空终止字符），字符串从指针的内存地址开始，直到碰到0结束。内存设置为cc，这实际上是一个数组守卫（调试模式下），让我们知道内存是在我们的分配之外。string有一个构造函数，它接受char* 或const char*参数。后面是一大堆随机字符，这是在内存中的asci码的形式。
2024-11-19 23:13:13
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原创 李宏毅机器学习之不知道学到了哪里随便写写系列1
前言：由于学习过程比较乱，导致入门了好久，不知道学到哪里了，突然想起来可以用csdn做笔记，故打开了我的网页，也为了不让我走神睡觉，敲起了拼音。（唉，小声叹息......）当这些hidden layer里面的neuron有output的时候，都会存到memory里面，下一次有input的时候，会把memory里面的值也会考虑进去，会影响output，说明：beyond 1-of-N encoding，出现词典里面没有的词汇，多加一个dimension，表示other，如果没有则归类到此里面；
2023-12-11 17:39:48
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原创 机器学习（个人学习笔记）-第一章
1、监督学习（Supervised Learning）所有经验E都是人工采集并输入计算机的eg：人脸识别2、强化学习（Reinforcement Learning）经验E是由计算机与环境互动获得的，计算机产生行为，同时获得行为的结果，只需要用程序定义这些行为的收益函数（Reward function），奖励or惩罚算法：自动改变模式，最大化收益函数结合例子：ALPHAGO→监督学习→初始围棋程序强化学习。
2023-10-17 16:00:18
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空空如也
空空如也
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