大家都开始C++0x了,我也来凑热闹,今天的主题是《调侃rvalue-reference》

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C++11新特性之 rvalue Reference(右值引用)

C++11引入了右值引用的概念,使得我们把引用与右值进行绑定。使用两个“取地址符号”:int&& rvalue_ref = 99;需要注意的是,只有左值可以付给引用,如:int& ref = 9; 我们会得到这样的错误: “invalid ...

C++之invalid initialization of non-const reference of type ‘int&’ from an rvalue of type ‘int’

就拿f(a + b)说,a+b的值会存在一个临时变量中,当把这个临时变量传给f时,由于f的声明中,参数是int&,不是常量引用,因为c++编译器的一个关于语义的限制。如果一个参数是以非const引用传入,c++编译器就有理由...

C++ lvalue,rvaluervalue reference

lvalue,rvaluervalue referencelvalue及rvaluervalue reference參考連結 lvalue及rvalue 摘自Understanding the meaning of lvalues and rvalues in C++: In C++ an lvalue is something that points to a ...

C++11 - Rvalue reference

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C++11右值引用(Rvalue-reference)

引自知乎的一个问答,作为笔记

探索C++0x: 3. 右值引用(rvalue reference)

C++0x中引入了右值引用(rvalue reference)这个设施,形如T&&,用来实现移动语义(move semantics)和完美转发(perfect forwarding)。此前C++中有一个著名的性能问题——复制临时对象,由于右值引用的引入,该问题将...

RValue Reference in C++

(转)RValue Reference 文章目录IntroductionMove SemanticsRvalue ReferencesForcing Move SemanticsIs an Rvalue Reference an Rvalue?Move Semantics and Compiler OptimizationsPerfect Forwarding: The ...

C++11中rvalue references的使用

C++11中rvalue references的使用

C++11标准之右值引用(rvalue reference

但是C++标准允许编译器对于临时对象的产生具有完全的自由度,从而发展出了Copy Elision、RVO(包括NRVO)等编译器优化技术,它们可以防止某些情况下临时对象产生和拷贝。下面简单地介绍一下Copy Elision、RVO,对此...

C++0x, rvalue reference, move semantics, RVO, NRVO — 我们到底要什么

Visual C++ 2010 (VC10) 实现了一些颇有用处的 C++0x 新特性,其中就包括(万众期待的)rvalue ...要说的是,今天我做了一些非常简单的关于 rvalue reference 的性能测试,其中有非常鼓舞人心的部分,有 C+

C++11 关于右值引用(Rvalue reference)特性的深入探讨

xxx

C++0x, rvalue reference, move semantics, RVO, NRVO

Visual C++ 2010 (VC10) 实现了一些颇有用处的 C++0x 新特性,其中就包括(万众期待的)...要说的是,今天我做了一些非常简单的关于 rvalue reference 的性能测试,其中有非常鼓舞人心的部分,C++ 一以贯之的...

Rvalue References: C++0x Features in VC10, Part 2(上部分)

Part 1 of this series covered lambdas, auto, and static_assert. Today, Im going to talk about rvalue references, which enable two different things: move semantics and perfect forwarding. This

C++之invalid initialization of non-const reference of type ‘int&’ from an rvalue of type ‘int

文章来源:https://blog.csdn.net/u011068702/article/details/64443949 案例1: #include <iostream> #include <string> using namespace std; void PrintStr(std::string &... st...

C++之error: cannot bind non-const lvalue reference of type ‘myString&’ to an rvalue of type ...

先看代码(不想看代码可以直接看代码后的问题描述) //header.h #ifndef _HEADER_H #define _HEADER_H #define defaultSize 128 #include<iostream> #include<string.h>......

Google C++ Coding Style:右值引用(Rvalue Reference)

Google C++ Coding Style: Rvalue Reference 右值引用是一个C++11特性,标记为T&&。GSG中定义:只为移动建构函数(Move constructor)和移动赋值操作(Move assignment)使用右值引用。并且不要使用std::Forward(提供的...

C++0x: The future of C++-- C++0x:C++的未来

C++0x: The future of C++ By Alex Allain  What is C++0x? C++0x was the working name for the new standard for C++, adding many language features that I'll cover in this series on C++11. In ...

C++基础-----rvalue与lvalue的区别

下面是对这两个单词字面的意思的猜测: lvalue估计来源于left value。 在赋值语句中lvalue = rvalue;位置处于左边。就是可以修改的值。 rvalue估计来源于right value。处于赋值语句右边,是只读的不可修改的值...

C++错误之一 :invalid initialization of non-const reference of type ‘xxx&’ from an rvalue of type ...

就拿f(a + b)说,a+b的值会存在一个临时变量中,当把这个临时变量传给f时,由于f的声明中,参数是int&,不是常量引用,因为c++编译器的一个关于语义的限制。如果一个参数是以非const引用传入,c++编译器就有...

cannot bind non-const lvalue reference of type ‘xxx&‘ to an rvalue of type ‘xxx

文章目录报错代码报错原因解决方案 报错代码 #include<iostream> using namespace std; class Complex{ private: double r,i; public: Complex(double _r,double _i=0):r(_r),i(_i){} double re() {return ...

error: invalid initialization of non-const reference of type 'int&' from an rvalue of type 'int'

先看代码 #include<iostream> int output(int &a) { return a; } int test() { int a(10); return a; } int main() { std::cout << output(test()) << std::endl;...error: i...

C++非const引用问题:error: cannot bind non-const lvalue reference of type

此时如果你把一个临时变量当成非const引用传进来,由于临时变量的特殊性,程序员无法对改临时变量进行操作,同时临时变量可能随时会消失,修改临时变量毫无意义,因此,临时变量不能作为非const引用。 例如++++i...

C++0X的三件好东西(零)

主张,在具备基础之后,学习任何新东西,要抓住主线,突出重点。对于关键理论的学习,要集中精力,速战速决。而旁枝末节和非本质性的知识内容,完全可以留给实践去零敲碎打。 原因是这样的,任何一个高级的知识...

c++ 0x 新特性

c++ 0x 新特性 pre { background-color: #2f4f4f;line-height: 1.6; FONT: 10.5pt Consola,"Bitstream Vera Sans", Courier New, helvetica; color:wheat; } .h3 { margin-left: 1...

报错 error: invalid initialization of non-const reference of type ‘XXX &’ from an rvalue of type...

问题如图: 一般情况下,属于函数参数引用临时变量错误。 解决方案:函数声明和定义中在该参数的类型前添加const关键字。...操作全去掉了(得看实际情况,这里去掉是完全不影响的),报错就解决了。 .

C++ 操作Excel

预期实现结果:C++可对Excel表精确进行某一行某一列的增加、修改、删除、查询数据预演环境:Window7+VS2013+office2013(32位)、2010(64位)、2007(64位)2003(64位)+WPS2016(位)预演方法:1、 ODBC方式访问2...

C++0x, rvalue reference, move semantics, RVO, NRVO

Visual C++ 2010 (VC10) 实现了一些颇有用处的 C++0x 新特性,其中就包括(万众期待的)...要说的是,今天我做了一些非常简单的关于 rvalue reference 的性能测试,其中有非常鼓舞人心的部分,C++ 一以贯之的

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

Linux从入门到精通(全套系列)

Linux从入门到系列课程,全部重点放在企业应用上面。课程主要针对互联网企业运维,因此不会花多余的时间去阐述无关紧要和企业用不到的东西,所以全程都是围绕实战运维,操作为主。 通过本课程的学习,大家可以从懵懂到熟悉,从熟悉到熟练,能够在企业中熟练运用,同时在学习的过程中有任何不明白的地方,都可以向我咨询,我会积极帮助大家解决问题。

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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