TypeList的威力

本文详细介绍了C++中使用模板元编程技术实现的TypeList概念,阐述了其在解决参数类型扩展问题上的优势,特别是对于抽象工厂模式的应用。TypeList允许参数类型灵活地转换为另一TypeList,从而实现无限扩展,有效避免了修改内部代码的需求,简化了抽象工厂的实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 
在Loki库里
通过
template <class T, class U>
struct Typelist
{
typedef T Head;
typedef U Tail;
};
和
#define LOKI_TYPELIST_1(T1) ::Loki::Typelist<T1, ::Loki::NullType>

#define LOKI_TYPELIST_2(T1, T2) ::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_1(T2) >

#define LOKI_TYPELIST_3(T1, T2, T3) ::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_2(T2, T3) >

#define LOKI_TYPELIST_4(T1, T2, T3, T4) \
::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_3(T2, T3, T4) >

#define LOKI_TYPELIST_5(T1, T2, T3, T4, T5) \
::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_4(T2, T3, T4, T5) >

#define LOKI_TYPELIST_6(T1, T2, T3, T4, T5, T6) \
::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_5(T2, T3, T4, T5, T6) >

#define LOKI_TYPELIST_7(T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7) \
::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_6(T2, T3, T4, T5, T6, T7) >

#define LOKI_TYPELIST_8(T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8) \
::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_7(T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8) >

#define LOKI_TYPELIST_9(T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9) \
::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_8(T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9) >

#define LOKI_TYPELIST_10(T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10) \
::Loki::Typelist<T1, LOKI_TYPELIST_9(T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10) >


提供了一个很好的威力:参数类型可置换成另一个TypeList,以达到无限扩展。
这在一个template参数需求会经常变化的问题上特别有用, 例如抽象工厂模式,它需要在其里面对
每一款产品定义一个对外的接口。所以如果增加新的产品,则就要修改抽象工厂的代码。
但如果把产品类型写成抽象工厂的template参数,则可以避免修改抽象工厂内部代码的问题。
template参数如再加上内部的template类,可以大大简化抽象工厂的代码。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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