请教一个模板类的特例化问题

C/C++ > C++ 语言 [问题点数:40分,结帖人miyukihj]
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红花 2011年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2010年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2015年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2012年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2011年11月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2010年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2011年4月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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2010年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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模板类模板类函数特例化模板类特例化

今天在看某c++框架源码时,发现模板类里的部分函数可以特例化,感觉很神奇便尝试了下,发现很多平时不会注意的c++细节及知识,写下来分享给大家,以便大家遇到相似问题时可以少踩点坑。 模板类会出现链接问题,编译...

类模板的完全特例化和非完全特例化

3、中部分函数特例化时,一定要提供成员方法的模板。4、成员方法的特例化不能在外定义(语法不支持)。5、类模板不能进行模板的实参推演,实参推演只针对函数模板。6、出了编译器自动生成的成员函数之外,其他成员...

模板类成员函数特例化写法

现象: vs编译出现错误,即对函数ReleaseByOwner()进行了重定义; 解决: 先说一下我的开发背景: ...仅仅是声明,并未进行实现,同时在文件ring_circle_board_detector.h中进行了特例化实现,即对Array中R...

探讨类模板的完全特例化和不完全特例化

编译器会优化函数指针的解引用和函数指针自身之间的差异,使用方法没有差别,具体...//类模板 template<typename T> class Test { public: Test(T val = 0) { cout << "Test(T va...

类模板特例化

参考来源:C++ primer 中文版第5版 P626。 1.举个例子:为标准库hash模板定义一个特例化版本,可以用它来将Sales_data对象保存在无序容器中。 默认情况下,无序容器使用hash...一个特例化hash必须定义: (1) 一...

支持向量机SVM(最优化算法中的约束优化问题

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July、pluskid ;致谢:白石、jerrylead 出处:结构之法算法之道blog。 ...第层、了解SVM ...1.1.3、形式标示 1.2、线性

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July 。致谢:pluskid、白石、JerryLead。 说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月。...

支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型

 动笔写这支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,者这东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得...

名开源社区的扫地僧——从Bug report到Google Summer of Code(GSoC):从200bug到5000美金

今年的软件自由日(SFD),我在广州Linux用户组的线下活动上做了一个分享,主题叫做《做一名开源社区的扫地僧(上)》。我把演讲的内容重新整理扩充, 写出了文字版, 希望可以跟更多朋友分享。 金庸笔下有一个传奇人物...

关于SVM篇比较全介绍的博文

 动笔写这支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,者这东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得...

转 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)——机器学习第步SVM

支持向量机通俗导论(理解SVM... 动笔写这支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,者这东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这东西也不好讲清

__declspec(selectany)的作用

最近在用 template 编写singleton模式代码的时候,遇到了一个问题,template要求实现要在同一个文件中,所以,我只能在h文件中定义并实现 singleton 模式中必然要有静态成员变量,静态成员变量的定义成了问题...

机器学习之旅:支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)

前言 动笔写这支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,者这东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写...

svm支持向量机的原理(转)

 原文地址: 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)    (很详细的SVM的原理讲解,copy下来备忘)   [-] 支持向量机通俗导论理解SVM...形式标示 ...线性分类的一个例子 函数间隔Functional marg...

OO之美:依赖的哲学

依赖的哲学 本节将介绍以下内容: ...这几关键的问题,不单纯地通过DIP而DIP,而是从依赖这最原始的概念讲起,来了解在面向对象软件设计体系中,关于“关系的处理”,也就是“依赖的哲学”。对,

机器学习——svm支持向量机的原理

支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的种机器学习方法,通过寻求结构风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计...

支持向量机的理解,目前看到的最通透的

   支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July、pluskid ;致谢:白石、JerryLead ... 动笔写这支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,者这东...

窗口刷新问题(WMPAINT、BeginPaint、EndPaint)

在某些情况下,显示区域的一部分被临时覆盖,Windows试图保存一个显示区域,并在以后恢复它,但这不一定能成功。在以下情况下,Windows可能发送WM_PAINT消息:  Windows擦除覆盖了部分窗口的对话框或消息框。  ...

窗口刷新问题(WMPAINT、BeginPaint、EndPaint的说明)

在某些情况下,显示区域的一部分被临时覆盖,Windows试图保存一个显示区域,并在以后恢复它,但这不一定能成功。在以下情况下,Windows可能发送WM_PAINT消息:  Windows擦除覆盖了部分窗口的对话框或消息框。  ...

SVM分类器原理详解

因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。...

关于SVM篇比较全介绍的博文(转)

作者:July 。致谢:pluskid、白石、JerryLead。 说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年11月。 声明:本文于2012年便早已... 动笔写这支持向量机(support

(转)支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)

该文章层层递进地讲述了SVM的三层理解,通俗易懂!

篇不错的关于SVM文

本文出处:... 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) ...说明:本文最初写于2012年6月,而后不断反反复复修改&优化,修改次数达上百次,最后修改于2016年1月。...

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动笔写这支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,者这东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得...

这一年,这些书:2020年读书笔记

Note: 以下 markdown 格式文本由 json2md 自动转换生成,可参考JSON转Markdown:我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了了解具体的转换过程。 面纱 作者:毛姆[英] ISBN:9787210082835 出版社:江西人民出版社 ...

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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华中科技大学educoder存储系统设计全部通关包含四路组和二路组,用了四天做的,查看电路把txt内容复制到circ文件中用logisim打开即可

OpenGL

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

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