问一个关于模板类 成员函数特例的问题

C/C++ > C++ 语言 [问题点数:20分,结帖人tk2003]
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函数模板特例

引入原因:编写单一的模板,它能适应大众化,使每种类型都具有...函数模板特例化:必须为原函数模板的每个模板参数都提供实参,且使用关键字template后跟一个空尖括号对,表明将原模板的所有模板参数提供实参。templa

类模板实例化问题

模板函数在声明的时候, 其实并不存在,函数地址也就无从谈起了,而导出到动态链接库的函数都需要有地址 (动态链接库不能将模板类导出,因为没法生成实例) 如果把模板类的声明和...原因是模板类的实例化要分成两

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...

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...

模板类特例化,模板函数特例

template class Test { public:  void out() ...模板类特例化: ...模板类特例化后,会对所有的类函数进行编译,可以检查出潜藏的错误。...模板函数特例化  void Test::out(){cout 特例化后,此类的该函

函数模板模板函数,完全特例化、部分特例

建立一个通用函数,它所用到的数据的类型(包括返回值类型、形参类型、局部变量类型)可以不具体指定,而是用一个虚拟的类型来代替(实际上是用一个标识符来占位),等发生函数调用时再根据传入的实参来逆推出真正的...

类模板的部分特例

最近看《STL源码分析》,突然发现对类模板的部分特例化相关概念还不太清晰,特查了一些资料并记录下来。

编写一个能够排序的函数模板。_C++:19重载与模板模板特例

一、重载与模板函数模板可以被另一个模板一个普通非模板函数重载如果涉及函数模板,则函数匹配规则会有以下的约束:如果同样好的函数中只有一个是非模板函数,则选择此函数如果同样好的函数中没有非模板函数,而有...

c++模板类如何定义模板成员函数

最近跟网上一个解决一个模板问题 其实他在用g++编译器写模板定义成员函数,我在vs 05的c++编译器上写,然后我测试模板的结果是: 特例模板不可以在外定义,不管是在头文件还是cpp文件都要报错,然后跟他说让他写...

C++模板特例

有时候模板的定义对特定类型不适合,这个时候可以定义模板一个特例化版本,下面的sum函数不能够处理两个char*的加法处理。 template<typename T> const T& sum(const T& value1, const T& value...

C++模板模板具体化,特例

1.模板重载原则函数同名(重载)时,调用优先级通常为:普通函数 >显式具体化(template specilazation)>显式实例化>一般模版函数 但更一般而言,有两条规则: 1>如果各自函数形参和调用处的实参 并非精确匹配,则...

C++中类模板分文件编写出现问题的原因(涉及函数定义作用、编译过程等)

在一切之前,我们需要首先了解C++的编译过程 C++编译链接全过程 C++的编译过程分大致为预编译、编译、链接。 预编译过程 在预编译过程中,会进行一些最基本的操作。 将会把#define宏定义进行替换。...

C++模板函数模板类模板模板与继承

C++模板:描述 C++提供模板的机制来减少代码重复。比如:对于同一样函数使用不同的数据类型,int,double,char等。C++模板属于“元编程”的范畴。C++ 模板函数 1.支持不同数据类型的函数重载:[cpp] view ...

模板特例

1. 函数模板特例化 template&amp;amp;lt;typename T&amp;amp;gt; int func(T, T) {...}; //原始的、最通用的版本 template&amp;amp;lt;&amp;amp;gt; //空尖括号指出我们将为原模板的所有模板...

类模板的完全特例化和非完全特例

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...

类模板特例

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...

注册C函数与类成员函数到lua

在lua中调用c函数,我们通常要将c函数转换成相应的注册函数,也...可是如果我们每函数都这么写,既重复了太多的工作量,又容易出错,所以自然想到了用层代理来连接注册函数与本来的c函数。于是我们可以这样 ...

c++模板的重载与特例

//函数模板可以被另一个或普通非模版函数重载,名字相同的函数必须具有不同数量或类型的参数 template<typenameT> stringdebug_rep(constT&) {/**/} template<typenameT> stringdebug_rep(T*p) ...

C++模板类

看看我们几乎每天都能遇到的模板类吧,如STL, ATL, WTL, 以及Boost的模板类,都能体会到这样的滋味:接口简单,操作复杂。 我在5年前开始使用模板,那时我看到了MFC的容器类。直到去年我还没有必要自己编写模板类。...

C++ 模板类成员在派生类中的调用

以从Graph派生出的UndiGraph为例: class Graph//基类 { protected: int maxVertexes; int Vertex_num; int Edge_num; bool Weight; bool Directed; bool Vertex_value; public: //static...

c++ 函数模板_Chapter15:模板)——概念、实参推断与非类型参数

一、什么是模板一言以蔽之——模板就是用来偷懒的,如果一个函数的功能可以用在不同数据类型的参数上,那么就可以使用模板。在C++中,数据的类型也可以通过参数来传递,在函数定义时可以不指明具体的数据类型,当...

C++ 模板类声明和实现遇到的问题

声明一个 模板类的头文件 Stack.h #include <vector> #include <cassert> template<typename T> class Stack { private: std::vector<T> mystack; public: void push(T const &...

请教一个模板类特例问题

c++模板类()理解编译器的编译模板过程

如何组织编写模板程序  前言 常遇到询问使用模板到底是否容易的问题,我的回答是:“模板的使用是容易的,但组织编写却不容易”。看看我们几乎每天都能遇到的模板类吧,如...可是在我需要自己编写模板类时,我首

模板与泛型编程——重载与模板,可变函数模板模板特例

 函数模板可以被另一个模板或普通非模板函数重载。与往常一样,名字相同的函数必须具有不同数量或类型的参数。  如果涉及函数模板,则函数匹配规则会在以下几方面受到影响: 对于一个调用,其候选函数包括所有...

C++类模板

类模板的格式为 template class List; template//typename和class 可以互换 ... //不安全:对所有的模板类都友元 template friend classList; */ public: Node(T data = T(0))//0初始化 { val =

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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