template<typename T>
void tem_func(int, const T&)
{
}
template<typename T>
void tem_func(double, const T&)
{
}
//无法从“overloaded-function”转换为“void (__cdecl *)(double, int)
void (*pFunc)(double, int) = tem_func<int>;
void (*pFunc)(double, const int&) = tem_func<int>;
template<typename T1, typename T2>
void tem_func(T1, const T2&)
{
}
void (*pFunc)(double, int) = tem_func<double, int>;
函数模板的实例化 用不同类型的参数使用函数模板时，称为函数模板的实例化。模板参数实例化分为：隐式实例化和显式实例 化。 1.隐式实例化：让编译器根据实参推演模板参数的实际类型 template<class T> T Add...
函数模板是C++新增的一种性质，它允许只定义一次函数的实现，即可使用不同类型的参数来调用该函数。这样做可以减小代码的书写的复杂度，同时也...实例化有两种形式，分别为显式实例化和隐式实例化。模板并非函数定义
C++函数模板 模板实例化、具体化 ...这样做可以减小代码的书写的复杂度，同时也便于修改（注：使用模板函数并不会减少最终可执行程序的大小，因为在调用模板函数时，编译器都根据调用时的参数类型进行了相...
与其他函数模板不同的是，在实例化类模板成员函数的进修编译器不执行模板实参推断，相反，类模板成员函数的模板形参由调用该函数的对象类型确定，调用模板成员函数比调用类似函数模板更灵活。用模板形参定义的函数...
函数模板 1.显示实例化(explicit instantiation)和显示具体化(explicit specialization)的区别： （1） 形式上： 显示实例化： template void Swap (int ,int); 显示具体化： template (int,int); ...
一、什么是实例化和具体化？ 为进一步了解模板，必须理解术语实例化和具体化。 （1）、实例化：在程序中的函数模板本身并... 而函数模板实例化又分为两种类型：隐式实例化和显式实例化 例如： template
1.在编写C++程序时，很多情况下会同时使用函数模板和函数模板的显示具体化： void Swap(T &a, T &b) { T temp; temp = a; a = b; b = temp; } template <> void Swap<...
2、函数定义（只是声明则不会编译错误）中参数或返回值引用实例化该模板对象时，非引用和传指针，编译时会出错。 总结： 定义中直接使用类模板的实例模板类而非引用，则在编译时就会对其实例化，因为本例中该...
怎样实现数组的特化？这样写有错啊图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201604/08/1460101446_26189.png)
C++中模板函数（类）的调用与定义分离时，需要使用显式实例化，否则就会出现链接错误。 编译器对各个cpp分别编译的时候，模板函数必须被实例化编译。如果我们把调用与定义写在一个文件，在调用语句处有int a, b; ...
模板函数在声明的时候， 其实并不存在，函数地址也就无从谈起了，而导出到动态链接库的函数都需要有地址 (动态链接库不能将模板类导出，因为没法生成实例) 如果把模板类的声明和定义都放在头文件中。需要用到模板...
在C++中我们都知道引入了函数重载，那么在实际应用过程中： 如果我们想要实现一个加法函数，我们可以写出很简单的代码： int ADD(int a,int b) { return a+b; } 上面的函数很简单，但是仔细想一下，这样就...
定义一个模板类注意模板类看作一个数据类型（int， float）class A { public: A(); T getlist(T x,int n); private: T data[maxsize]; }//构造一个类下面写main 主函数测试模板类对象：A<int>...
模板分为模板函数和模板类。 如果是交换两个数据，我们会定义对应类型的函数，比如要交换int类型数据，我们会定义int类型swap函数，如果是交换double类型数据，会再定义double类型交换函数。 void Swap(int&...
这几日看书时看到如下语句，觉得不懂。
实例化：模板本身不会生成函数或类定义，它只是一个用于生成函数或类的方案，编译器使用模板为特定类型生成函数或类定义的过程叫做模板的实例化。 具体化：为模板中抽象的泛型指定具体的类型。它包含隐式实例化、...
c++在写模版函数时（template<class T>之类的），头文件不能与cpp文件分离。这就意味者，你头文件定义的含模版的地方必须在头文件中实现，没用模版定义的地方可以放在cpp中实现。 否则,将产生错误信息： ...
一：实例化什么是实例化：一个通过使用具体值替换模板参数，从模板产生的普通类，函数的过程1.显示实例化：通过指定的类型，表明要实例化的类型2.隐式实例化：通过编译器自己推演，判断出要实例化的类型 二 ：特化=...
函数模板：需要创建针对不同参数类型的实现相同功能的不同函数。注：模板不能缩短可执行程序，最终仍是有多个独立的函数定义。另，若对不同类型的参数执行不同的算法，可以重载模板定义，前提是两函数的特征标不同。...
这样做可以减小代码的书写的复杂度，同时也便于修改（注：使用模板函数并不会减少最终可执行程序的大小，因为在调用模板函数时，编译器都根据调用时的参数类型进行了相应实例化）。下面来看看函数模板的使用过程： ...
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...
实例化：一个通过使用具体值替换模板参数，从模板产生的普通类，函数或者成员函数的过程。 特化：就是上述过程最终获得实体。 延迟实例化： 当隐式实例化类模板时，同时也实例化了该模板的每个成员声明，但并...
编译整体过程（针对C/C++）， 1. 预处理：包含宏替换，条件编译，include导入文件 2. 编译： 包含词法分析，语法分析，语义分析，中间代码生成与优化，生成汇编...当编译器遇到一个模板定义时，它并不生成代码。只
C++函数模板----模板实例化、具体化 函数模板是C++新增的一种性质，它允许只定义一次函数的实现，即可使用不同类型的参数来调用该函数。这样可以减小代码的书写复杂度，同时也便于修改。 mark:使用函数模板并不会...
模板函数式为了减少书写代码的工作量，可以讲不同类型的蚕食
先看看一下代码： #include template T lesser(T a, T b) { return a < b ?...这个int的显示不是跟上面定义的非模板函数在函数特征上一样了么? 这样不算重定义么？ 为什么还能正常运行呢？ 求解= =
文章目录一、类模板定义及实例化定义一个类模板：类模板实例化二、类模板的成员函数 一、类模板定义及实例化 定义一个类模板： template<class 模板参数表> class 类名｛ // 类定义．．．．．． ｝； 其中...
【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）。
课程分为：J2SE 基础阶段，中级阶段，阶段; 课间会讲解一些小程序的开发：如：猜拳游戏,模拟银行柜员机程序，退休金结算程序等.
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
