定义类实例的时候new base()和base b的区别 && non-scalar怎么翻译阿?

方紫涵 2011-04-06 09:40:11
1.)
class base
{};
int main()
{
base b;//这个实例和下面的产生实例的方法的区别是什么阿 ?
base *b2 = new base();//

return 0;
}


2)
这里面的这个翻译 non-scalar type怎么翻译阿 ?
base.cpp:11: error: conversion from ‘base*’ to non-scalar type ‘base’ requested
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shaotine_wu 2011-04-06
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这是两种不同的对象使用,主要是看自己实现的情况,没有一个特定的标准,不过用了new以后,一定要记得用delete析构对象。
無_1024 2011-04-06
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一般用new的话就要delete 没什么要求 如果你是定义指针的话 就用new一下
pengzhixi 2011-04-06
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这个没有标准,看需求。
方紫涵 2011-04-06
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[Quote=引用 2 楼 pengzhixi 的回复:]

base b;//b分配在栈上
base *b2 = new base();//b2在栈,b2所指对象在堆上。
[/Quote]

那应该提倡使用哪种阿 ?
pengzhixi 2011-04-06
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base b;//b分配在栈上
base *b2 = new base();//b2在栈,b2所指对象在堆上。

方紫涵 2011-04-06
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1)都应该是在堆里面分配把 ?或者是base b在栈里面?
方紫涵 2011-04-06
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[Quote=引用 9 楼 pathuang68 的回复:]

“conversion from ‘base*’ to non-scalar type ‘base’ requested”的意思:
要求提供从‘base*’到非标量数据类型‘base'的转换。
[/Quote]
说的棒极了 大哥!
pathuang68 2011-04-06
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“conversion from ‘base*’ to non-scalar type ‘base’ requested”的意思:
要求提供从‘base*’到非标量数据类型‘base'的转换。
pathuang68 2011-04-06
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[Quote=引用 7 楼 xwhbwas2008 的回复:]

引用楼主 xwhbwas2008 的回复:


2)
这里面的这个翻译 non-scalar type怎么翻译阿 ?
base.cpp:11: error: conversion from ‘base*’ t……


大家看看这个 non-scalar type怎么翻译阿 ?
[/Quote]

scalar在物理或者数学里面就是“标量”(即一个纯粹的数值)的意思。non-scalar type就是“非标量的数据类型”。

指针(base*)只是一个int,因此就是标量。
对象(base)不是一个简单的数值,因此就是非标量。
方紫涵 2011-04-06
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[Quote=引用楼主 xwhbwas2008 的回复:]


2)
这里面的这个翻译 non-scalar type怎么翻译阿 ?
base.cpp:11: error: conversion from ‘base*’ t……
[/Quote]

大家看看这个 non-scalar type怎么翻译阿 ?
# 基于YOLOv5与Swin Transformer移位窗口注意力的全场景车辆精准检测系统 本方案构建了一套高精度全场景车辆智能检测系统,核心采用YOLOv5目标检测架构并将主干网络CSPDarknet替换为Swin-Transformer系列。Swin-Transformer通过移位窗口多头自注意力机制,在非重叠局部窗口内计算注意力并实现窗口间信息交互,兼顾全局建模能力与线性计算复杂度。其层级化特征金字塔结构天然适配目标检测任务,窗口大小7×7与移位策略有效捕获交通场景中车辆的全局轮廓与局部细节特征。Swin-Transformer中的Tiny、Small、Base、Large型号表示网络规模,Tiny最轻量适合边缘计算设备快速推理,Large精度最高适合云端复杂场景分析。网络采用ImageNet预训练权重初始化,结合分层冻结策略——冻结Swin-Transformer前三个阶段低层特征层,仅微调第四阶段与检测头,在保持底层特征泛化能力的同时高效适配拥堵路口、高速公路、夜间及恶劣天气等多变交通场景下的车辆检测任务。 数据预处理集成光照校正与增强策略,图像统一缩放置640×640。采用自适应直方图均衡化改善阴影与逆光条件下的车辆可见性,结合随机旋转、水平翻转与Mosaic增强提升小目标与小尺寸车辆检测能力。训练采用CIoU边框损失与焦点分损失平衡正负样本,配合Swin-Transformer的相对位置偏置与层自适应学习率缩放,采用AdamW优化器与余弦退火学习率调度确保收敛稳定。系统通过混淆矩阵实时监控精准率、召回率、F1分数与mAP@0.5:0.95等指标,针对轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车等多别独立统计并保存最优权重。训练日志以JSON格式记录,支持损失曲线、精度曲线及学习率衰减曲线可视化。 系统提供完整评估管线,涵盖PR曲线、F1-置信度曲线及混淆矩阵

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