目录C++中的继承、多态和模板函数一、继承1、属性和方法的继承2、通过子类给父类构造方法传参3、继承中父类和子类的权限继承关系4、继承的二义性4.1 继承的二义性定义4.2 继承的二义性定义解决方案二、多态1、虚函数...

在系统中，每个类具有一定的职责，职责指的是类所担任的任务，即类要完成什么样的功能，要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责，设计得好的类一般只有一种职责，在定义类的时候，将类的职责分解成为类的属性和...

1． Rose的作用 （1）项目开始阶段 产生使用案例模型 （2）细化阶段 开发程序的类框图，合作图，先是要开发的对象，及其相互间的交互。类框图显示对象间的相互关系。 （3）构造初始阶段 生成组件框图，显示...

2) 在系统中，每个类具有一定的职责，职责指的是类所担任的任务，即类要完成什么样的功能，要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责，设计得好的类一般只有一种职责，在定义类的时候，将类的职责分解成为类的属性...

UML中各种图形概要：图名对照说明用例图use case diagram用例图表明系统做什么,与谁交互。用例是系统提供的功能，参与者是系统与谁交互,参与者可以是人、系统或其他实体。一个系统可以创建一个或多个用例图。用例use...

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试： 7 ★软件测试的目的、意义：（怎么做好软件测试） 7 3.软件生命周期： 7 ...5.各阶段输入、输出标准以及入口、出口准则:（测试阶段过程要素） 1...

模板特化的必要性 使用模板可以实现一些与类型无关的代码，但对于一些特殊类型的可能会得到一些错误的结果，比如： template <class T> bool IsEqual(T& left, T& right) { return left == right; } ...

UML中各种图形概要： 图名 对照 说明 用例图 use case diagram 用例图表明系统做什么,与谁交互。用例是系统提供的功能，参与者是系统与谁交互,参与者可以是人、系统或其他实体。一个系统可以...

Rose模型（包括所有框图、对象和其他模型元素）都保存在一个扩展名为.mdl的文件中。 1.环境简介 1.1 Rational Rose可视化环境组成 Rose界面的五大部分是浏览器、文档工具、工具栏、框图窗口和日志。 1、浏览器...

转：UML图中类之间的关系:依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现 原文：https://www.cnblogs.com/firstcsharp/p/5327659.html 类与类图 1) 类(Class)封装了数据和行为，是面向对象的重要组成部分，它是具有相同属性、...

文章目录第五章 继承性：派生类 第五章 继承性：派生类

C语言和C++关键字总结 C语言和C 关键字总结 一、auto * 1、C语言 * 2、C 二、struct 三、static * 1、程序的内存分配 * 2、局部静态变量 * 3、全局静态变量 * 4、静态函数 * 5、类的静态成员变量 * 6、类的静态...

Scala的类与Java、C++的类比起来更简洁，学完之后你会更爱Scala！！！ 1.1. 类1.1.1. 类的定义 [AppleScript] 纯文本查看 复制代码 ? 01 02 03 04 05 06 07 08 09 ...

指的是一个类（称为子类、子接口）继承另外的一个类（称为父类、父接口）的功能，并可以增加它自己的新功能的能力，继承是类与类或者接口与接口之间最常见的关系；在Java中此类关系通过关键字extends明确标识，在...

最近发现要学习C++来开发NDK，不得不把基础的东西记录下来，否则学的太多会混淆，废话不多说，开始记录我的C++学习之旅吧 HelloWord 导库 命名空间 输出函数 #include &lt;iostream&gt; //必须带有...

总结了网上一些设计模式资料。  软件领域中的设计模式为开发人员...最近看设计模式的书，对于每个模式，用C++写了个小例子，加深一下理解。主要参考《大话设计模式》和《设计模式:可复用面向对象软件的基础》两本书。

一、UML（统一建模语言） 模型：对问题的书面上的无歧义文字或图形的描述，简言之，模型是对现实的简化。 建模：对现实系统进行适当的过滤，用适当的表现规则描述出简介的模型... UML建模工具：Rose,用的比较少...

In me the tiger sniffs the rose.” 心有猛虎，细嗅蔷薇。 人心拥有猛虎和蔷薇的两面体，若缺少了蔷薇就难免变得莽撞，从而流入庸俗；若缺少了猛虎就难免变得懦弱，从而失去气魄。   一、面向对象的概念 1、...

如需交流，请添加QQ好友 2636105163. 或可另外提供给你详细的出错样例信息。（ 系统的测试样例不只是贴出来的一个测试样例。） 不过代码都是AC版本。需要声明的是，代码并非官方版本，而是自己当年写的，可能会...

一、默认情况下，c++假定通过作用域运算符访问的名字只是名字而不是类型： /*T是一个模板类型参数，式子解释为：类T的static成员value_.../*T是一个模板类型参数，式子解释为：类T中有个typedef的类型成员value_...

c++中打印使用cout关键字。不过使用的时候需要加上命名空间std。 每次都加std太麻烦，可以在外面声明一个全局的using namespace std 命名空间相当于java中的包，主要为了防止重名 #include <stdio.h> #include...

13.2.2 模板实例化 295 13.2.3 模板参数 296 13.2.4 类型等价 296 13.2.5 类型检查 297 13.3 函数模板 298 13.3.1 函数模板的参数 299 13.3.2 函数模板的重载 300 13.4 用模板参数描述策略 302 13.4.1 默认...

什么是类图？ 类图显示了系统的静态结构，标识了不同的实体（人...类图从抽象的角度描述系统的静态结构，特别是模型中存在的类、类的内部结构以及他们与其他类之间的相互关系，而对象是类的实例化表示，对象图是系统静

类图的定义：是显示一组类、接口、协作以及它们之间关系的图。 类图主要包含7种元素：、类、接口、协作、依赖关系、泛化关系、实现关系、关联关系。 类图：包、子系统，用来把模型元素聚集成更大的组块。 类图...

优先选择别名声明(alias declaration)而不是typedef我很确信我们都同意使用STL容器是个好主意，并且我希望Item 18能够使你坚信使用std::unique_ptr也是一个好主意，但是我猜我们都不喜欢频繁写出类似于”std::unique...

Vector(std::initializer_...关键字virtual的意思是可能随后在其派生类中重新定义；含有纯虚函数的类称为抽象类； Vector::Vector(Vector&& a):elem{a.elem},sz{a.sz} { a.elem = nullptr; a.sz = 0;...

在C++代码中嵌入asm汇编代码。 微软详述: __asm关键字启动内联汇编并且能写在任何c/c++合法语句之处.它不能单独出现.它必须接汇编指令、一组被大括号包含的指令或一对空括号.术语“__asm 块”在这里是任意一个...

课程采用FFMpeg作视频解码，采用OpenGL实现视频的渲染，从RGB数据的绘制，到直接渲染YUV数据，实现三路YUV数据单纹理的输入，提升系统性能，接着采用PBO方式优化内存到显存的传输，实现DMA传输，解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中，极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据，从固定管线到可编程管线一次实现，采用PBO实现DMA数据传输处理，以及简单的视频特效的实现。

【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）。

代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。