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 ?
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测别(中文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多检测中,不同别性能可能有差异,需关注难例别的表现。 【预测效果展示...

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