奇怪,, 在构造函数里面初始化竟然出现错误

移动开发 > Qt [问题点数:40分,结帖人renzha0013]
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c++构造函数成员初始化中赋值和初始化列表两种方式的区别

成员无法赋值,只能被初始化2)从效率上: 如果构造函数里赋值:成员初始化时会调用一次其默认的构造函数构造函数里又会调用一次成员的构造函数再赋值 如果构造函数使用初始化列表:仅在初始化...

c++中构造函数初始化的方法以及主要区别

一、我的问题是关于初始化C++类成员的。我见过许多这样的代码: CSomeClass::CSomeClass() { x=0; y=1; } 而别的什么地方则写成下面的样子: CSomeClass::CSomeClass() : x(0), y(1) ...

java 构造函数 成员函数初始化顺序 以及多态的构造函数的调用顺序

编写代码的时候碰到时,常被这些问题引发的错误,感觉莫名其妙。 而且现在许多大公司的面试题,对于这方面的考查也是屡试不爽。不管基于什么原因,我认为,对于java类中的初始化问题,有必要深

C++之构造函数(二) 构造函数初始化

一、我的问题是关于初始化C++类成员的。我见过许多这样的代码: CSomeClass::CSomeClass() { x=0; y=1; } 而别的什么地方则写成下面的样子: CSomeClass::CSomeClass() : x(0), y(1) {  } 我的一些...

【记录】c++中构造函数初始化的方法以及主要区别

原文地址:... 一、我的问题是关于初始化C++类成员的。我见过许多这样的代码(包括你的栏目中也见到过):  CSomeClass::CSomeClass()  {  x=0;  y=1;  }  而别的什么地方则写成下面

java变量,初始化快,构造函数的执行顺序

编写代码的时候碰到时,常被这些问题引发的错误,感觉莫名其妙。而且现在许多大公司的面试题,对于这方面的考查也是屡试不爽。不管基于什么原因,我认为,对于java类中的初始化问题,有必要深入

Unity中的start()和构造函数的关系

Unity中的start()和构造函数的关系...看到是第一帧出错,第一反应就是想到是有对象没有被初始化,于是开始找出错的脚本中初始化的部分的问题,结果发现已经在构造函数和start函数中正确初始化了,按理不该出现这个问

拷贝构造函数

拷贝构造函数,顾明思议...下面一种原型则规定创建新对象的时候不得修改被拷贝的对象,如果拷贝构造函数的参数不是对象的引用,则是不允许的。如下面这种构造函数形式则是无法编译通过的。 book(book b); 为什么...

C++为类中提供类成员的初始化列表(★firecat推荐★)

使用C++编程的过程当中,常常需要对类成员进行初始化,通常的方法有两种:第一种方法:CMYClass::CSomeClass() { x=0; y=1; }第二种方法:CSomeClass::CSomeClass() : x(0), y(1) { }本文将要探讨这两种方法的...

C++ 直接初始化与赋值初始化,讲的很仔细

一、我的问题是关于初始化C++类成员的。我见过许多这样的代码: CSomeClass::CSomeClass() { x=0; y=1; } 而别的什么地方则写成下面的样子: CSomeClass::CSomeClass() : x(0), y(1) { } 我的...

《Effective C++ 》条款9:永远不要在构造函数或析构函数中调用虚函数

我想以重复本文的主题开篇:不要类的构造或者析构函数中调用虚函数,因为这种调用不会如你所愿,即使成功一点,最后还会使你沮丧不已。如果你以前是一个Java或者C#程序员,请密切注意本节的内容-这正是C++与其它...

c++ 中const对象与默认构造函数

先看一个“奇怪”的错误: #include #include using namespace std; class A{ private:  int sad;   public:  void f() const;   void f1();  //A(int);  //A();

为什么会有构造方法?以及构造函数与set()/get()方法的区别?

1.为什么会有构造方法()? 需求:介绍一类人,属性:姓名、性别 e.g. 为司机这类人说明他们的姓名name,性别sex. 当然用方法来解决这个问题: setName(String name); setAge(int age); 两步精简于一步: info...

新手易犯的错误:C++类指针成员初始化

还记得工作两年多跳槽到北京某浏览器公司,从后端j2ee改行做了c++,虽然以前学...类的简单变量成员并不会自己初始化为0,所以一般需要在构造函数列表中显示初始化为0,如果不这么做,而其它地方又做了非0判断,或直接

构造函数和析构函数

1.构造函数是用来保证初始化类中的成员变量的初值的,以保证每个对象的数据成员都有合适的初始值,当类的对象 被创建时就会调用构造函数. 2.构造函数的名字和它的类的名字相同,且没有反回类型.它可以有形参也...

构造函数中调用虚函数

在构造函数中调用虚成员函数,虽然这是个不很常用的技术,但研究一下可以加深对虚函数机制及对象构造过程的理解。这个问题也和一般直观上的认识有所差异。先看看下面的两个类定义。 struct C180 {  C180() { ...

C#的泛型的类型参数可以有带参数的构造函数的约束方式吗?

Review后看到标题让我十分羞愧自己...最近用EF尝试DDD常常有些奇怪的想法,比如“EF的Model First能否添加泛型支持”。这次是“泛型的类型能否有带参数的约束方式”。 具体想法很简单,我使用泛型的时候,我发...

构造函数 复制构造函数

知道了怎样声明一个类之后,就会遇到关于构造函数的问题,本文是关于构造函数的专题,集中介绍了默认构造函数,初始化列表,重点介绍了复制构造函数, 直接初始化,复制初始化,赋值,临时对象之间的关系. 构造...

转载--c++中构造函数初始化的方法以及主要区别

一、我的问题是关于初始化C++类成员的。我见过许多这样的代码(包括你的栏目中也见到过): CSomeClass::CSomeClass() { x=0; y=1; } 而别的什么地方则写成下面的样子: CSomeClass::CSomeClass() : x(0), y(1) ...

虚函数表 构造函数

面试的时候被问到,构造函数中能不能为虚函数,构造函数中能不能调用虚函数的问题,被问蒙了,查了点资料记录下, 为什么构造函数不能使虚函数: 一、构造函数不能为虚函数的理由: 1,从存储空间角度  ...

C++继承与构造函数、复制控制

 构造函数和复制控制成员不能继承,每个类定义自己的构造函数和复制控制成员。像任何类一样,如果类不定义自己的默认构造函数和复制控制成员,就将使用合成版本。   1:构造函数和继承  派生类的构造函

oc——类——初始化

oc类没有构造函数,但有类似构造函数初始化方法,初始化函数与类名不一致,且不会自动调用 oc类初始化方法特征: instance method Method返回类型为instancetype Method的SEL以init起始 初始化方法分类:

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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