【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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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???
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/f37bcecd66c0 YOLOv3(You Only Look Once version 3)是一种基于深度学习技术的目标检测方法,由Joseph Redmon、Ali Farhadi等研究者于2018年开发。该算法在目标检测领域展现出广泛的应用前景,特别是在实时视频处理、自动驾驶系统以及智能监控系统等场景中。与YOLO的前两个版本相比,YOLOv3在提升检测准确性的同时,依然维持了较高的处理速度。YOLOv3模型的关键构成要素包括三个主要部分:网络设计、损失评估机制以及数据准备流程。1. **网络设计**:YOLOv3以DarkNet-53作为其基础网络结构,DarkNet-53是一种包含53层卷积层的深度卷积神经网络,其设计目标在于实现准确性与计算效率的均衡。YOLOv3引入了特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)的理念,这一创新能够有效检测不同尺寸的目标。模型通过多个层级进行预测,每个层级专门负责识别特定尺寸的物体,从而显著增强了小尺寸目标的检测性能。2. **多尺度预测**:YOLOv3在三个不同的尺度上执行预测任务,每个尺度对应一组不同的锚框(Anchor Boxes),锚框是预先设定的可能目标尺寸,用于初始化检测框。每个网格单元负责预测多个锚框,每个锚框包含两个坐标偏移量(表示框的位置)、一个置信度得分(表明该框内存在目标的概率)以及类别概率。3. **优化的Anchor Boxes**:与YOLOv2相比,YOLOv3采用了更多种类的锚框,这些锚框具有不同的比例和尺寸,从而更有效地适应各种形状和大小的目标。4. **损失评估机制**:YOLOv3的...

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