关于static的作用(2)

brk1985 2011-07-19 09:24:33

1.关于类static变量的问题,非类成员static变量,初始化后下次值仍以上次为准,但是类static成员机制好像完全不一样?构造函数在编译期间被调用,在构造函数中做count统计,每次都发现变化,是因为static变量在编译期才可以被“正确”赋值吗?

2.源程序有多个源文件组成,为什么在全局变量前面加个static,该全局变量作用域就变为文件域(只在该源文件有效)?
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Jxiaoshen 2011-07-19
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[Quote=引用 3 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
static 修饰全区变量,表示尽该文件里可见。这里的static没有静态的意思。
用了同一个关键字static表示了几种不同的概念,C++之父也说了,这是当初设计时的一个失误。
[/Quote]

++
Xomic 2011-07-19
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static静态成员变量 ,只在所在的块中可见!但是生命期是到整个程序结束...
tangyulong1214 2011-07-19
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1、建议楼主继续看书,还没有理解class中static变量初始化以及与每个类实例的关系;
2、没得啥说的,语法如此规定,您必须如此用!
LM星 2011-07-19
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在全局模式下 STATIC oBJECT 没什么意义
在OBJECT **{
static xxxx; //在这种对象中不占用实际位置,它属于这对象所有实例共享的可以把它看成一个引用对象一创建初始化引用都为同一变量或OBJECT的实例
}

在函数中 void Function(***,***,……){
static **** ****;//申明了一个相当于全局变量的对象程序打开到关闭这个东西始终存在且不同于全局变量它对外是不可见的只有运行到这函数体内这个对象只能被这函数体内所识别
}
至善者善之敌 2011-07-19
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[Quote=引用 2 楼 xuxinmmy 的回复:]
1、静态成员变量跟类外的静态变量在赋值上是一样的,编译期赋初始值,然后运行时访问的都是上一次修改后的值。你说的不一样是不是你的测试代码有问题?
2、这是static关键字的功能之一啊,限制变量使用范围为本文件
[/Quote]


+++1
luciferisnotsatan 2011-07-19
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static 修饰全区变量,表示尽该文件里可见。这里的static没有静态的意思。
用了同一个关键字static表示了几种不同的概念,C++之父也说了,这是当初设计时的一个失误。
xuxinmmy 2011-07-19
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1、静态成员变量跟类外的静态变量在赋值上是一样的,编译期赋初始值,然后运行时访问的都是上一次修改后的值。你说的不一样是不是你的测试代码有问题?
2、这是static关键字的功能之一啊,限制变量使用范围为本文件
hai040 2011-07-19
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类静态成员除了所在域外,类似于全局变量
2.规定
lgplgp2008 2011-07-19
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对于问题2,如下解释
局部变量出了作用域变量值就没有了,
但静态变量(全局或者局部)的变量值一直存在,直到程序终止,只不过仅能在定义该变量的源文件中或者函数中使用这个变量,其他文件不能使用。
可以去看C++参考手册
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/50df8825dc0d Tensilica Xtensa指令集架构手册是一份详尽阐述Xtensa指令集架构(ISA)的参考指南,它主要面向Tensilica公司所推出的处理器核心,尤其是LX106核,同时亦涵盖了ESP8266和ESP32等相关内容。该手册全面介绍了Xtensa处理器核心的指令集、配置选项、扩展能力以及将架构映射至硬件的详细情况。接下来将依据手册中所述的知识点进行深入解读。 ### Xtensa指令集架构(ISA) Xtensa指令集架构是Tensilica公司为其处理器产品设计的一套指令集,该指令集具备高度的可配置性和可扩展性。这一特性使得Xtensa ISA能够在不同的应用领域和硬件需求中进行个性化定制,以满足特定的功能与性能要求。 #### 可配置性(Configurability) Xtensa ISA的可配置性体现在用户可以根据实际需求对处理器的多个方面进行定制。这包括但不限于: - **指令集扩展**:用户可以根据特定的应用需求添加新的指令,从而提升处理特定任务的效率。 - **寄存器文件扩展**:根据应用需求,可以增加或优化处理器的寄存器数量和类型。 - **协处理器扩展**:通过集成特定的协处理器,可以将专门的计算任务卸载到协处理器上,从而提升整体性能。 #### 可扩展性(Extensibility) Xtensa ISA不仅可配置,还拥有卓越的可扩展性,它支持多种扩展,包括: - **状态扩展(State Extensions)**:允许处理器添加新的状态寄存器,以支持新的功能或增强现有功能。 - **指令扩展(Instruction Extensions)**:...
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/8779ceeac982 YOLOv5被认为是一种功能卓越且精确度高的目标检测系统,它在即时处理场景中展现出优越的性能。"基于YOLOv5的火灾检测"计划致力于运用这项尖端的计算机视觉方法,以达成对火焰和烟雾的有效辨识,进而起到防止及降低火灾事故的作用。在这个压缩文件里,用户能够获取到预先训练完成的模型,这表示使用者能够直接执行推理检测,无需从头开始训练模型。 我们现在将详细探讨YOLO(You Only Look Once)系统。YOLO是一种单阶段的目标检测方法,它将目标检测任务转化成回归问题,通过直接预测边界框和类别可能性来迅速识别图像中的物体。YOLOv5是这一系列的最新迭代,由Ultralytics团队研发,它在前几代的基础上进行了改进,包括更迅速的训练速率、更精准的检测以及更强的适应性。 YOLOv5的关键优化包含: 1. **数据增强**:应用了Mosaic数据增强技术,这是一种融合了随机缩放、翻转、裁剪及色彩调节的技巧,增强了模型的普遍适用性。 2. **更高效的架构**:运用了SPP-Block(Spatial Pyramid Pooling)和Path Aggregation Network (PANet)设计,提升了特征提取的效能和精确度。 3. **权重初始化**:采用了更优化的权重初始化策略,使模型在初始训练阶段就能更快地达到收敛。 4. **联合训练**:YOLOv5支持多尺度训练,即同步训练不同尺度的网络,以改善对小目标的检测效果。 5. **优化的损失函数**:使用了GIOU(Generalized IoU)损失函数,改进了边界框的定位。 针对火灾检测的应用,YOLOv...

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