zhaohangcom进来

TopCat 2003-03-05 01:55:11
留言留不了这么长,所以发在这里了。
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RTTI实际就是一种动态获得类的信息的能力。举个简单的例子:
class Base{
public:
virtual void Draw() {cout << "Base::Draw" << endl;};
};

class Derived : public Base{
public:
virtual void Draw() {cout << "Derived::Draw" << endl;};
virtual void MyOwnFunc() {cout << "MyOwnFunc" << endl;};
};

void DrawClass(const Base &c)
{
c.Draw();
}
Base base;
Derived derived;

我们调用DrawClass(derived)会输出什么?没错,是Derived::Draw,这是就是多型,编译器会自动产生一个"up cast",注意是自动的。但是,如果在函数DrawClass里写这样的语句:c.MyOwnFunc(); 又会怎样?编译通不过。因为Base类里根本没有MyOwnFunc这个方法。但是我如果调用DrawClass(derived)的话,derived确实是有这个方法的啊!这时,我们就需要一种“运行时动态判断某个实例究竟是什么类”这样的一种能力。这个能力就叫RTTI。在C++里,有两个关键字用来支持RTTI能力:
dynamic_cast和type_info。前者让你能够在继承体系中安全的上下转型,而后者更可以让你在运行时获得某个类的相关信息。更详细的知识应该去看书。我这里不可能为你详解。
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TopCat 2003-03-05
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“怎么用”这个问题太大了。你能不能先看看书?如果有更加具体的问题我比较好回答些。
zhaohangcom 2003-03-05
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谢谢了^_^。
dynamic_cast和type_info 具体怎么使用啊,能不能举个例子。(最好是例子能比较全面的体现他们的功能)
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...
内容概要:本文系统研究了基于连续小波变换(CWT)与多种深度学习模型相结合的机械故障诊断方法,利用凯斯西储大学轴承故障公开数据集进行实验验证,并提供了完整的Matlab代码实现。研究首先通过连续小波变换将一维振动信号转化为二维时频图像,以增强信号的时频特征表达能力;随后构建并对比了CNN、ResNet、CNN-SVM、CNN-BiGRU、CNN-LSTM等多种深度神经网络模型用于故障分类识别,全面分析各模型在诊断精度、收敛速度与泛化能力等方面的性能差异。该研究融合信号处理与深度学习技术,属于具有创新性的未发表成果,达到可复现SCI一区论文水平。; 适合人群:适用于具备信号处理基础和机器学习知识,从事故障诊断、状态监测、工业自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术开发者;尤其适合熟悉Matlab编程并希望开展相关课题研究或工程应用的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备(如电机、齿轮箱、轴承等)的早期故障检测与智能分类;②支撑学术科研中关于深度学习与信号处理融合方法的研究与高水平论文复现;③作为课程设计、毕业设计或科研项目的实践案例,提升从数据预处理到模型构建再到实证分析的全流程能力。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码同步运行与调试,重点关注连续小波变换的参数选择、时频图生成策略以及各类深度学习模型的网络结构设计与训练细节,同时可进一步探索其他小波基函数、优化算法或多模型融合策略以拓展研究深度。

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