没想通为何这个简单实验中总打印不同地址 - 单例模式

C/C++ > C++ 语言 [问题点数:50分,结帖人nirendao]
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史上最详细的23设计模式解析,一不落,理论搭配简单案例,更好理解哦

“设计模式这个术语最初并不是出现在软件设计,而是被用于建筑领域的设计。 1977 年,美国著名建筑大师、加利福尼亚大学伯克利分校环境结构中心主任克里斯托夫·亚历山大(Christopher Alexander)在他的著作...

在翻译PEP8学习 -- Style Guide for Python Code

翻译了好久, 终于把篇文档翻完了, 学到很多. 官方原文: PEP8 Style Guide for Python Code ##Introduction This document gives coding conventions for the Python code comprising the standard library in ...

游戏程序常规设计模式

游戏程序常规设计模式       https://gpp.tkchu.me/spatial-partition.html                             二O一 八 年 十二 月于上海浦东新区   第一章 序   游戏设计...

Ele实验室发布 病毒传播模型代码解读

说是代码解读,其实就是看到视频里面用线程跑起来的代码挺有意思的,于是在Ele实验室的公众号把代码clone了下来并读了读把相关内容读了 事先声明:本文代码版权是ele实验室的哈哈哈哈哈哈,我只是一菜菜的代码...

资料搜集-JAVA系统的梳理知识3-面试篇

所以,快提 pr 或者邮件的方式(邮件地址在主页)给我投稿吧!** 当然,我觉得奖励是次要的,最重要的是你可以从自己整理知识点的过程学习到很多知识。 **目录** <!-- MarkdownTOC --> - [前言](...

IAP-应用内购买

[-] In App Rage管理 In App PurchasesRetrieving Product List提取产品列表Subclassing for Your App添加帮助类代码显示产品列表给我钱看看In App Purchases Accounts and the Sandbox何去何从 ...

pianaipj-真题宝典-2

(6)为什么用Sqoop导入业务数据? (7)元数据怎么管理的? (8)采集数据的时候针对不同的表分别是怎么处理的? (9)除了做宽表和降维,还有哪些方法来提高查询的效率 (10)Oracle用过吗? (11)数据台? 三十...

个简单的爬取查询数据的springboot项目

因为一直在弄爬数据的活,总得整理下干了啥,终于零零碎碎地整理出来了,一直不弄就会一直放着

2020-09-05

九、软件工程与设计模式 十、j2ee 部分 十一、 ejb 部分 十二、 webservice 部分 十三、 Linux 十四、 问得稀里糊涂的题 十五、 其他 部分面试题,不太全,留邮箱就行,发给你们 一、Java 基础部...

python 进阶总结

大纲 1关键字is 和 == 的区别 2深拷贝和浅拷贝 3私有化和Property 4列表生成式 5生成器 6迭代器 7闭包 8 装饰器 9 动态语言添加属性和方法 10 元类 11 内建属性和内建方法 12 PDB调试 ......

android--------面试题收集

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统,主要使用于移动设备,如智能手机和平板电脑,由Google公司和开放手机联盟领导及开发。这里会不断收集和更新Android基础相关的面试题,目前已收集100题。...

JAVAAPI

第六章 JavaAPI 实验6-1常见的创建字符串的方式 一、实验描述 ...String类有很多重载的构造方法,由于每构造方法有其不同的作用,所以在不同场景下如何选择正确的构造方法,对于初学者来...

Android - 收藏集(全了)

用两张图告诉你,为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金Cover 有什么料? 从篇文章你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? ...Android 获取 View 宽高的常用正确方式,避免为零 - 掘金相信有...

[深入理解Android卷二 全文-第六章]深入理解ActivityManagerService

由于《深入理解Android 卷一》和《深入理解Android卷二》不再出版,而知识的传播不应该因为纸质媒介的问题而中断,所以我将在CSDN博客全文转发两本书的全部内容第6章 深入理解ActivityManagerService本章主要...

面试刷题11-26

但是今年说金八银九感觉也不过。想起7月底就开始在准备秋招,八月底一路跌跌撞撞没有成绩,终于在九月底完成了自己的秋招。发帖子以记录一下,未来想到时。还可以回来翻翻帖子,回味秋招的日子。以下长文警告........

Java面试大全(2020年版)1-100

Java面试大全(2020年版)1-100

猿辅导服务端开发面试--秋招正式批

实验室的研究方向 项目介绍,详细一点,然后反问里面的实现 问adhoc相关内容 网络层协议有哪些? RIP和OSPF区别?各自的过程说一下 应用层协议有哪些? 挑一说一下,反问了telnet,基于什么协议? tcp的可靠性如何...

【最全】java面试题基础--完整汇总版

语言特性 12 Q1:Java 语言的优点? ① 平台无关性,摆脱硬件束缚,“一次编写,到处运行”。 ② 相对安全的内存管理和访问机制,避免大部分内存泄漏和指针越界。 ③ 热点代码检测和运行时编译及优化,使程序随运行...

计算机专业学生几年的编程经验汇总(好文要转)

计算机专业学生几年的编程经验汇总  绝对好文,该系列一共11篇,斑竹可以考虑置顶,各位坛友看完之后,java基础绝对有不小的提升!  =======================================================================...

计算机专业学生几年的Java编程经验汇总 ...

1. 关于动态加载机制 学习Java比C++更容易理解OOP的思想,毕竟C++还混合了不少面向过程的成分。很多人都能背出来Java语言的...在命令行窗口运行Java程序的时候,加上这个很有用的参数: java -verbose *.class

基础知识 -- 问答

01.Main函数是什么?在程序使用Main函数有什么需要注意的地方? Q:程序的入口函数!函数名字不能改变;一程序有且只有一Main函数。 02.CLR是什么?程序集是什么?当运行一程序集的时候,CLR做了什么...

2020一年的Android面经汇总(百度、腾讯、滴滴、美团、头条、网易、搜狐、华为、小米……)

在2020年面试了一些公司,现在把面经和面试体验整理在给大家分享一下,与大佬们共同学习。 由于自己技术水平有限,所以才获得几offer(小公司不算):百度,美团,小米,华为,链家,百度外卖(后期获得头条,拼...

总结-互联网校招面试锦囊

计算机网络 网络分层⭐ 国际标准化组织提出了 OSI 模型:应用层、表示层、会话层、运输层、网络层、链路层和物理层,理论完善,但复杂且不实用。 学习网络原理使用五层模型:应用层、运输层、网络层、链路层和物理层...

10家大厂面试题精选 ---滴滴篇(小米、京东、中兴、华为、滴滴、腾讯、头条、阿里、百度、美团)含答案

C++实现线程安全的单例模式3. 数组有三数字出现超过 1/4,求数字?4. 1-2n 的数存储在空间 n 的数组,找出出现两次的数字,5. 长度 1 的线段,随机在其上选择两点,将线段分为三段, 问 3 段能...

条博客开始转变!

尽人事,听天命!

Mybatis-3.2.8

简介什么是 MyBatis ?...MyBatis 使用简单的 XML 或注解来配置和映射基本体,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库的记录。帮助改善文档...不管你以...

个人简历模板

优质简历模板,目前最前全的模板收藏,需要换工作的小伙伴们可以试试

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)。

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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