一种类静态成员初始化的方案,高手可以看看

VC/MFC > 基础类 [问题点数:100分,结帖人BlueDog]
等级
本版专家分:343
结帖率 100%
等级
本版专家分:77648
勋章
Blank
进士 2008年 总版技术专家分年内排行榜第五
Blank
铜牌 2007年6月 总版技术专家分月排行榜第三
Blank
红花 2007年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2008年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2008年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:432936
勋章
Blank
榜眼 2009年 总版技术专家分年内排行榜第二
2005年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
Blank
优秀版主 优秀小版主
2015年8月优秀小版主
2015年9月优秀小版主
2015年5月优秀小版主
2015年2月论坛优秀版主
Blank
银牌 2009年7月 总版技术专家分月排行榜第二
2009年3月 总版技术专家分月排行榜第二
2009年1月 总版技术专家分月排行榜第二
2005年7月 总版技术专家分月排行榜第二
2005年5月 总版技术专家分月排行榜第二
2005年3月 总版技术专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:343
等级
本版专家分:432936
勋章
Blank
榜眼 2009年 总版技术专家分年内排行榜第二
2005年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
Blank
优秀版主 优秀小版主
2015年8月优秀小版主
2015年9月优秀小版主
2015年5月优秀小版主
2015年2月论坛优秀版主
Blank
银牌 2009年7月 总版技术专家分月排行榜第二
2009年3月 总版技术专家分月排行榜第二
2009年1月 总版技术专家分月排行榜第二
2005年7月 总版技术专家分月排行榜第二
2005年5月 总版技术专家分月排行榜第二
2005年3月 总版技术专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:77648
勋章
Blank
进士 2008年 总版技术专家分年内排行榜第五
Blank
铜牌 2007年6月 总版技术专家分月排行榜第三
Blank
红花 2007年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2008年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2008年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2007年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:43734
勋章
Blank
微软MVP 2011年1月 荣获微软MVP称号
Blank
红花 2009年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2010年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:343
等级
本版专家分:43734
勋章
Blank
微软MVP 2011年1月 荣获微软MVP称号
Blank
红花 2009年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2010年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:14382
等级
本版专家分:2185
BlueDog

等级:

模版静态成员初始化

本对模版中静态数据成员初始化方式进行了详细介绍,对于不同静态成员讨论了初始化方式和一些实现细节。

C++模板静态数据成员初始化

首先代码,静态数据成员分为两种情况,第一种不依赖模版类型参数,第二种依赖模版类型参数。 template <typename T> class TestTemStatic{ public: static int knownTypeVar; static T ...

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的...

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了...、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

Java集合容器面试题(2020最新版)

文章目录集合容器概述什么是集合集合的特点集合和数组的区别使用集合框架的好处常用的集合有哪些?List,Set,Map三者的区别?List、Set、Map 是否继承自 Collection 接口?List、Map、Set 三个接口存取元素时,各...

C++ 中的static成员初始化和特点

C++ 中的static成员初始化和特点在C++的中有些成员变量初始化和一般数据类型的成员变量有所不同。以下测试编译环境为:gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.4)测试代码(g++编译通过):...

最详细类初始化的顺序,一看就懂

这方面知识一直没有整理,但大家经常讨论的静态变量、成员变量、静态初始化块、非静态初始化块、构造器,及继承父类时,它们的初始化顺序都是怎样的,所以找了个机会认真整理一下,帮助大家脱坑: 首先介绍一下这...

关于如何初始化一内的静态二维数组变量问题

用面向对象写了个黑白棋的代码, 发现不知道如何去初始化一静态的二维数组, 编译器总是报错。先给大家看看类内的一些声明吧 class chess { public: chess(int a):color(a) { num=0; } int counter();///...

C++静态成员& 赋值vs初始化

静态成员初始化:在的外面 形式: 数据类型类名::静态数据成员名=初值 赋值操作是在两个已经存在的对象间进行的,而初始化是要创建个新的对象,并且其初值来源于另个已存在的对象。编译器会区别这两...

Java初始化阶段静态初始化不抛出异常

最近接手实习生写的个项目A,主要是往HDFS里写...其中把对HDFS的操作封装成了: public class HDFS { private static final String HDFS_ADDR = Config.HDFS_PATH; private static FileSystem fs; stati

C++为中提供类成员初始化列表(★firecat推荐★)

在使用C++编程的过程当中,常常需要对类成员进行初始化,通常的方法有两种:第一种方法:CMYClass::CSomeClass() { x=0; y=1; }第二种方法:CSomeClass::CSomeClass() : x(0), y(1) { }本文将要探讨这两种方法的...

C++成员初始化

c++

从static变量初始化到Spring/Spring boot的工具类静态变量注入

简单的上去,这是类初始化异常报错。但事实上并不是这样,这是由于调用某个static变量属性时而该属性没有初始化而导致的错误,所以,在debug模式下,你第二次再尝试调用操作static属性的方法时,可能就会抛出...

2020年前端面试题及答案

前端面试汇总(2020年) 大纲 1、前言 2、前端工程 3、前端设计模式 4、前端安全性问题 ...由于新冠肺炎疫情,现在成天呆在家里,加上也要准备面试,就在家里面试题...

Java初始化块(静态代码块和非静态代码块)

    ...与构造器作用非常类似的是初始化块,它也可以对Java对象进行初始化操作。 初始化块      &nbsp...

中的静态成员函数访问非静态成员变量

中的静态成员函数访问非静态成员变量 1.思路: 静态成员函数属于(通过访问,调用函数时没有提供this指针), 非静态成员函数属于实例(通过对象访问)(默认都提供了this指针), ...第一种外实例对象

必须使用【初始化列表】初始化数据成员的情况

对象的构造顺序是这样的: 1.分配内存,调用构造函数时,隐式/显示的初始化各数据... 情况、需要初始化的数据成员是对象的情况(这里包含了继承情况下,通过显示调用父类的构造函数对父类数据成员进行初始化);

Java 变量有默认值,可以初始化;但局部变量必须要初始化

局部变量定义后,必须初始化,...而变量定义后可以初始化,因为它有默认值。 变量(实例变量):定义在中,方法体之外。成员变量前面加 static 修饰符。 局部变量:定义在方法体,构造方法,语句块中的变量。

关于java中(静态初始化块与构造方法执行顺序问题

前几天看一篇文章关于初始化块的问题,于是回想了之前关于这方面的总结,其实不一样非要记住它们的执行顺序:只要你从底层去理解即可。1.首先static初始化块是在构造函数之前执行的,而且只执行次,即首次加载时...

中数组成员变量怎么初始化,数组名与指针的区别

使用STL标准模板库之后,编程时已经很少使用数组和指针,相反,多使用序列容器vector代替之。 (std::vector<int>,构造函数接受const std::vector&...今天刷Leetcode想了个问题:当数组作...

数组的初始化之---静态初始化和动态初始化

java中创建数组,数组是以对象的形式出现的, 方法中这样声明:int[] arr1 = new int[5];...静态初始化:int[] arr1 = new int[] {11,22,33,44,55};(简写形式:int[] arr1 = {11,22,33,44,55};),简写有一定的弊

【c++】为什么静态(static)成员不能在的定义内初始化

看一段代码:

静态变量的初始化

Java加载器:静态变量初始化2015年11月02日 21:10:14阅读数:1167先两个例子:[java] view plain copypackage wh; class Singleton{ public static Singleton singleton = new Singleton(); public...

Java加载器:静态变量初始化

两个例子: package wh; class Singleton{ public static Singleton singleton = new Singleton(); public static int a; public static int b = 0; private Singleton(){ a++; b++; } public ...

java静态方法和实例方法以及父子类初始化加载顺序

Java程序启动class文件被读取时被加载,如果有static方法,此时会分配内存,非static方法实例化类时才在内存中分配控件存储,引用存储在堆栈中,实体存储在堆中 最大的区别在于内存。 静态方法在程序开始时生成...

JVM详解之:的加载链接和初始化

文章目录简介加载运行时常量池加载器链接验证准备解析初始化总结 简介 有了java class文件之后,为了让class文件转换成为JVM可以真正运行的结构,需要经历加载,链接和初始化的过程。 这三个过程是怎么工作的呢?...

C++面试题汇总 (

C++面试题汇总 (,基础题二,算法题 ,基础题 new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应free只会释放内存,new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/...

深入理解Java对象的创建过程:初始化与实例化

在Java中,个对象在可以被使用之前必须要被正确地初始化,这一点是Java规范规定的。在实例化个对象时,JVM首先会检查相关类型是否已经加载并初始化,如果没有,则JVM立即进行加载并调用构造器完成初始化。...

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

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)。

相关热词 c# 调用exe返回值 c# 交互网站开发 c#串口协议解析 c#list 分页 c#日志记录 c#关键字 yield c# 实现ioc c#基于事件的多线程 c# tar 解压 c#延时1秒