能否给我讲解一下typedef和typedef typename的区别,以及什么时候应该使用哪一个?

C/C++ > C语言 [问题点数:20分,结帖人AeoLusFeng]
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typedef typedef typename的用法和区别

typedef:是用于定义类型用的 1,为了简化,清晰。比如,vector<list<int *>*> temp(10);可以简化为 typedef list<int *> listnum; typedef vector<listnum...

C++ typedef和typedef typename区别

直接上代码 template<typename T> class A{ public: typedef typename T::B TB;...编译器T::B是一个合法的类型,使用typename语句可以避免编译器报错。也就是说,如果要重命名模版T的成员,需要加ty...

typedef typename 区别

在C/C++语言中,typedef常用来定义一个标识符及关键字的别名,它是语言编译过程的部分,但它并实际分配内存空间,实例像: typedef int INT;typedef int ARRAY[10];typedef (int*) pINT; typedef可以...

C++ typedef typename的作用

在看了几篇blog后自己琢磨了一下,明白typedef typename的作用了,先上段自己编的代码: template<class T> class Test_1 { public: //... typedef int size_type; //... private: T data; }; template...

C++ typedef typename 作用

C++的一些语法让人看着费解,其中就有: typedef typename std::vector<T>::size_type size_type;

typenametypedef区别与应用

该博文主要介绍了typedeftypename区别与主要的使用场景,并出了几例子,用以加深typedef 和typename的理解

typenametypedef typename详解

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C++ typedef和typename关键字

前序在《STL源码解析》书中看到了这样段代码template , class Size, class T, class T1> inline ForwardIterator __uninitialized_fill_n(ForwardIterator first, Size n, const T& x, T1*){ typedef typena

c++中别名的定义 using、#define、typedeftypename、namespace的使用

typedef typename #define namespace using区别 1.关键字typedef定义别名 2.typename 3.文本替换宏define 4.using 5.namespace 使用在命名空间上 1.关键字typedef定义别名 //例1:定义变量别名 typedef ...

深入学习typedef和typename

1、类型说明typedef 类型说明的格式为: typedef 类型 定义名; 类型说明只定义了一个数据类型的新名字而不是定义种新的数据类型。定义名表示这类型的新名字。 例如: 用下面语句定义整型数的新名字: typedef...

typedef和typedef typename区别

1、 typedef:是用于定义类型用的  (1)为了简化,清晰。比如, vector*> temp(10); 可以简化为  typedef list listnum;  typedef vector vectornum;  vectornum temp(10); (2)定义指向成员的...

typedeftypename的用法

类型说明只定义了一个数据类型的新名字而不是定义种新的数据类型。定义名表示这类型的新名字。例如: 用下面语句定义整型数的新名字:typedef int SIGNED_INT;使用说明后, SIGNED_INT就成为int的同义词了, 此时...

类型别名(typedef, typename, using)decltype

1. 定义别名方法 (1)typedef typedef double wages; //wages是double的同义词 typedef wages base, *p; // base是double的同义词,p是double*的同义词 typedef和函数指针 ...是一个函数指针类型,其参...

typedef typename的用法

自己最后在这篇文章里理解:[C++]typedef typename什么意思? typedef typename A::a_type b_type; 其中typename是告诉编译器A::a_type是类型,而不是A这类里面的变量或函数。申明,编译器就可以把a_...

typedef和typename关键字

1、类型说明typedef 类型说明的格式为: typedef 类型 定义名; 类型说明只定义了一个数据类型的新名字而不是定义种新的数据类型。定义名表示这类型的新名字。 例如: 用下面语句定义整型数的新名字: ...

C++11 typedef typename 理解

什么使用typename关键字 那么问题来了,为什么要加上typename关键字? typedef std::vector<T>::size_type size_type;//why not? 实际上,模板类型在实例化之前,编译器并知道vector<T>::size_...

C++>typedeftypename

typedef,声明存在类型的别名 typename,不仅可以在声明模板时用到,它还告诉编译器一个名称是类型而不是变量。

typedef typename 作用

C++ typedef typename 作用 C++的一些语法让人看着费解,其中就有: ...有些懂的语法有时候虽然知道大概是什么意思,忽略一下就过了其实,不过心里老是膈应,就刨根问底次吧。 vector::size_t

typedef和#define的用法与区别

https://www.cnblogs.com/kerwinshaw/archive/2009/02/02/1382428.htmltypedef#define的用法与区别一typedef的用法在C/C++语言中,typedef常用来定义一个标识符及关键字的别名,它是语言编译过程的部分,但它...

using和typedef区别及C++函数什么时候显示初始模板?

这几天在读effective modern C++,为什么有些函数需要显示的模板初始化,众所周知,定义或者声明一个类对象的时候才需要显示的模板初始化,那为什么有些函数需要显示模板初始化? 直接搜索为什么显示初始模板,搜...

c++ 关键字 typename typedef

typename 通常在模板里用到,我们来讲讲它到底是个什么玩意 typename: Tells the compiler that an unknown identifier is a type. 告诉编译器,这个未知的定义是个类型 typename identifier; Use this ...

typedef typename 理解

typedef和typename分开的时候,大家基本没什么问题的,但是当二者连起来用的时候,就有点迷糊了。下面这篇博文的讲解我感觉讲得蛮好,就mark一下了===========C++ typedef typename 作用C++的一些语法让人看着费解,...

C++语法学习笔记 -- using和typedef区别

区别参考https://mp.csdn.net/console/article ... 在普通的类型名定义时,理论上讲二者是没有...A typedef-name can also be introduced by analias-declaration. The identifier following the using keyword becom.

C++中的typedef typename 作用

https://www.cnblogs.com/yongdaimi/p/9564554.html

typedeftypename 的用法

类型说明只定义指定的一个类型的新名字,并是定义种新的数据类型。eg: typedef int INT; 这样声明后就可以用int的别名INT来定义新的对象 INT i,j;typedef同样可以用来说明结构体、联合、枚举、类。 说明一个...

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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