讨论一下《C++ 编程思想》(翻译过来的中文版)这本书,如何对待、使用和理解。

vcppking 2002-11-28 12:05:04
我是一个C++初学者,以前学过C,自认为学的不错(其实不怎么样),从老总手

里得到了一本《C++ 编程思想》(中文版翻译书),第一次看,云山雾罩,极其

费解,放了。第二次看,是挑选着看了“多态和虚函数”这一章,又感觉翻译的

还可以,让我明白了一下,于是,捡起来从看,结果又回到第一次,除了“多态

和虚函数”这一章,其余云山雾罩,极其费解,又放了。于是我得出了一个结论

:这本书不适合我这样的初学者。后来我听同事说这本书翻译的不是特好(刘宗

田等),我宁愿相信是(为了给自己留点信心)。可是又听见不少称赞的声音,

我实在是迷惑了。我想跟大家讨论讨论几个问题。
1:《C++ 编程思想》这本书倒底翻译的好不好。
2:这本书你认为写的最好的是那几章?
3:这本书你认为写的不好的是那几章?
4: 这本书你认为写的好但翻译的不好的是那几章?
5: 这本书你认为最适合初学者看的是哪些部分?
6: 这本书你认为有了一定基础了应该着重看的是哪些部分?
我觉得一本教材影响的是一批人,应该反复研究、论证和推敲,否则就是误人子弟

。《C++ 编程思想》在中国有很大的“市场”也影响了不少人,我觉得很有必要

大家来好好的研究一番(可以认为我是闲的有病),我们应该如何看待和利用这本

经典的教材呢???
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cjnet 2002-12-21
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我个人认为,要对c++了解深一些后再看那本书,收获应该会大一些。
晨星 2002-12-20
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一本多个人翻译的书,不同章节间语言风格和翻译水平的差异,往往能明显感觉出来。
widewave 2002-12-20
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翻译的实在是太差了!
VictorLiu17 2002-12-20
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<The C++ Programming Language>
<C++ Primer>
<Thinking in C++>
<Effective C++>
<More Effective C++>
klevin 2002-12-20
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还是看原版的吧,我就是在看,而且原版的有最新的2rd edition,
cnyourdon 2002-12-20
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那大家能不能推荐几本好书来学c++呢 dominare@sohu.com

qq:4925106
cnyourdon 2002-12-20
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我热爱c++可是 c++编程思想真的有说的这么烂吗 不过确实我看这本书确实不怎么样 我也上当了
laijia_111 2002-12-20
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很兰的???
nothing707 2002-12-20
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看thinking in c++
13509587 2002-12-20
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变态.
xiangqian 2002-12-20
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我觉得这本书很经典,适合学过c而且对c有开发经验的人转c++时学习用,这本书稍微深了一点点,可以说不是入门书籍,中文版烂不烂并不重要,好书看一遍不够的,每次看都会有新的收获,每次看都会有新的理会,毕竟学好用好c++没有3、5年实践和学习是不够的,进步的同时也要总回头补全自己知识体系里的漏洞才是,我认为这本书很好,英语在好也比不过对母语的潜在感知,参考着看也许是个方法,但我不认为会有什么太好的效果
HappyTiger 2002-12-20
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想来还是买原版的好
lyx_1980 2002-12-03
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我是看电子版的(中文版),看了两页,也就没敢买。
volin 2002-12-03
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看中文版的<<C++变成死相>>的过程如同恶梦一般

第一版看了两遍

看懂了一点

其中数次想放弃

然别人对其评价甚高

而当时也其他书可看

不象现在啊

现在的孩子可真幸福啊

第二版看了一遍

有些收获

但翻译的质量实在是太次了

估计是学生干的

如果可能还是别看他了


Bruce_Chou 2002-12-02
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Thinking C++ 看英文版
中文版只能进垃圾桶。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
vcppking 2002-12-02
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谁看过<Learn c++ in 21 days>???? 怎么样
kingofark 2002-11-29
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另外,楼上的朋友贴出来的50条款,其中条款20需要修正:

条款20. 请阅读《C++ Primer 第3版》《The Standard C++ Library》(中文版:C++标准程序库),掌握标准C++;

现在C++好书越来越多,实在是初学者的幸福。
Topchen 2002-11-29
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国内翻译得好的英文书不多,建议看英文原版!
我也正在努力学E文啊!
非常同意楼上 jennyvenus(JennyVenus)之所言!
kingofark 2002-11-29
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摘自:
kingofark的第1个“五评计划”——五评C++(1)

[一]:《C++编程思想》,Bruce Eckel 著,译,机械工业出版社



[推荐度]:-1

[推荐理由]:

原则上来说,我还不算是容易浮躁的人,但是当我慕名拿到了这本机械工业的《C++编程思想》的时候,我看到了:

“通过强迫在调用之前必须声明,……”P32

“按位和与按成员const”P138

“7.5 可变的(volatile)”P140 [关键字也要翻译吗?难道”double a;”应该翻译成“双 字母表的第一个字母分号”?]

“因为大多数编译器使用‘helper’函数而不是设置所有功能性内置。”P180 [helper?内痔?外痔?]

“因为有一个使用单一int参数的构造函数,int自动转换为number,但这要在正确的条件下。”P229 [这是中文的句式吗?我真孤陋寡闻。]

“new表达式的反面是delete表达式”P236 [哦,原来表达式还有“反面”。我真孤陋寡闻。]

“所以我们几乎不会看到在这些类中存在虚函数,它们的重用是以模板方式而非继承方式。”P331

“oldmem必须指向零(以分配新存储区)”P334

“所以在用free()释放存储区时,getmem()必须将指针向后退由cntr占用的存储空间数目。”P334

“其中有一些重要的其他类”P340

“2)我们需要向上映射到两个基类上吗?(当然,在我们有两个以上的基类被应用。)”P354

“要终止相距较远的异常处理器,但是由于异常可能由很多地点产生,所以对于一个大型系统,从异常处跳转到异常处理器再跳转返回,这在概念上是十分困难的。”P363

“利用这种方法,每个分配就变成了原子的,像一个对象,并且如果失败,那么已分配资源的对象也被正确的清除。”P372-373

“但是,在这种情况下,被迫增加的代码必须是最小限度的。”P377 [代码是最小限度的?我孤陋寡闻。]

“异常处理系统会关注所有的存储。”P379

“无论什么时候用类型映射,都是在打破类型系统”P398

…… …… …… ……

……我终于经不住诱惑浮躁了一回,将书狠狠的置向地面……从那以后,每当我用输入法输入“C++编程思想”的时候,输入法程序总是顽固的给出“C++变成死相”几个文字,给我平添几分揪心的诡异(但似乎这比“死一家家变成死相”还稍微吉利一些)……听闻这本书卖得好的消息,我却很莫名其妙的忆起鲁迅先生在《狂人日记》里的那句“救救孩子”。


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后来kingofark看了第二版的样章,又去书店仔细翻了翻,发现语句仍然不顺畅,实在是对阅读有一定影响,因此对新版本不抱有任何期望。

当然,“箩卜白菜”原理总是有效。如果有人觉得两个中译本不错,能够高效率的学到不少好东西——那这当然是好事。
quickball 2002-11-29
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我有《C++编程思想》的第一版和第二版,感觉上第二版除了在包装上有点新异外,翻译质量有待提高。建议他们好好看看侯捷的译作,也好好学学。
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内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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