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【交流学习】MyString的几个问题
brk1985
2011-07-21 10:00:48
1. MyString中运算符=重载,返回MyString类对象的引用,这里为什么要使用引用?能具体讲讲吗?
2. 输入输出运算符>>、<<重载,为什么要使用友元函数?
2. 书上说友元函数(运算符重载函数为友元函数)不能范围MyString类私有成员,由于重载了操作符[],可以通过下标索引访问。友元函数不是能通过对象名访问类私有成员的吗?
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【交流学习】MyString的几个问题
1. MyString中运算符=重载,返回MyString类对象的引用,这里为什么要使用引用?能具体讲讲吗? 2. 输入输出运算符>>、<<重载,为什么要使用友元函数? 2. 书上说友元函数(运算符重载函数为友元函数)不能范围MyString类私有成员,由于重载了操作符[],可以通过下标索引访问。友元函数不是能通过对象名访问类私有成员的吗?
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KWDIWT
2011-07-21
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[Quote=引用 4 楼 brk1985 的回复:]
引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:
MyString 是什么?
1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
不用友元、可以作为类成员函数呀。。。发现作为类成员函数不可取,使用重载后的<<运算符,<<(cout,str2);运行也是有问题,也不符合习惯思维。。。第三个……
[/Quote]
要是定义为类的成员函数,左操作数只能是该类类型的对象,这个用法与某些操作符使用方式相反(如输出操作符), 输出操作符左操作数必须为ostream类型...
brk1985
2011-07-21
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[Quote=引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
MyString 是什么?
1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
[/Quote]
不用友元、可以作为类成员函数呀。。。发现作为类成员函数不可取,使用重载后的<<运算符,<<(cout,str2);运行也是有问题,也不符合习惯思维。。。第三个问题是不是书本上的问题,友元函数肯定能通过对象名访问类私有成员char* str呀?
至善者善之敌
2011-07-21
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[Quote=引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
MyString 是什么?
1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
[/Quote]
+++1 正解
brk1985
2011-07-21
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[Quote=引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
MyString 是什么?
1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
[/Quote]
MyString ,,,编程对String类的实现。。。
luciferisnotsatan
2011-07-21
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MyString 是什么?
1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
brk1985
2011-07-21
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[Quote=引用 7 楼 kwdiwt 的回复:]
不能范围MyString类私有成员 //是什么意思?
[/Quote]
访问。。。搜狗输入法问题。。。
KWDIWT
2011-07-21
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不能范围MyString类私有成员 //是什么意思?
brk1985
2011-07-21
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第三个问题没人回答下吗???
【锂电池SOC估计】PyTorch基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。
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