#define OBJECT_HEADER(derivedClass) 如何对RTTI有帮助?

superwavelet 2016-07-22 07:13:52
说是这样定义macro对RTTI有帮助:

在 Base.h 文件里面定义基类:

class Base{

...
};

然后:
#define OBJECT_HEADER(derivedClass) \
public: \
virtual SharedPtr<Base> _virtualClone() const; \
SharedPtr<derivedClass> _clone() const; \
static Base* createInstance (); \
static const Type& classTypeID (); \
virtual const Type& type() const; \
static void constructType(); \
static void destructType();

说明是这样的:
The code comment says that OBJECT_HEADER Helps build the Run-Time Typing Information (RTTI) for the given class derivedClass. This macro is required in the class definition of any class derived from Base or its derivatives.

Thus, in the example usage:

class derivedClass: public Base
{
OBJECT_HEADER(derivedClass)

public:
...

};


不明白这个宏定义怎么帮助RTTI, 并且, 事实上没看懂这个宏定义,一个字符串,预编译器怎么知道分解里面的函数比如:createInstance 这个函数在宏的字串里面。

同时,在Base.h这个文件里面 createInstance 没有定义在类里面,而是作为自由函数:
inline SharedPtr<Base> createInstance(const Type* pType)  { return pType->createInstance(); }
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lm_whales 2016-07-23
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这应该是几个宏联合作用 跟MFC类库相似的方法 在 类内部定义(声明)一些东西,,,这里都是些函数() 最终这些函数也是要实现的 要想明白,需要可看看整个框架是怎么处理的。
cutmelon 2016-07-22
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引用 1 楼 cutmelon 的回复:
你要是看不明白一个宏,就收工在代码里替换展开,再看看估计就清楚了
手工,不是收工
cutmelon 2016-07-22
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你要是看不明白一个宏,就收工在代码里替换展开,再看看估计就清楚了
内容概要:本文介绍了基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN)的可再生能源日前场景生成方法的复现研究,旨在通过Python代码实现对风电、光伏等可再生能源出力的不确定性进行高效建模与多场景生成。该方法利用历史数据作为条件输入,训练生成器与判别器网络,从而生成符合实际统计特性的高精度出力场景集,有效支撑电力系统调度、规划与风险评估等应用。文中详细阐述了CGAN的网络结构设计、损失函数构建、训练流程优化及生成场景的质量评价指标,并提供了完整的代码实现与案例分析,验证了其在捕捉时空相关性与概率分布方面的优越性。; 适合人群:具备一定深度学习与电力系统基础知识,从事新能源预测、电力系统优化调度、场景生成等相关方向的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①用于可再生能源出力不确定性建模,生成满足日前调度需求的典型场景集;②支撑含高比例新能源的电力系统随机优化、鲁棒调度与风险评估研究;③为学术研究提供可复现的CGAN应用场景与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码逐模块学习,重点关注数据预处理、模型搭建与训练细节,通过调整超参数和输入数据进行实验对比,深入理解CGAN在电力系统场景生成中的实际应用价值。
内容概要:本文系统介绍了基于去噪概率扩散模型(DDPM)的光伏功率场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该模型通过模拟扩散与去噪过程,从历史光伏出力数据中学习其复杂的时序特征与概率分布,进而生成高保真、多样化的光伏功率场景,能够有效刻画新能源出力的不确定性、波动性与时序相关性。文中强调该资源属于科研复现类内容,聚焦于模型原理剖析与代码实践,适用于推动新型电力系统中新能源建模与风险评估的研究进展。; 适合人群:具备一定Python编程能力与机器学习基础知识,从事新能源发电预测、电力系统规划、能源系统建模、不确定性分析等方向研究的研究生、科研人员及工程师;熟悉深度学习框架(如PyTorch)者更佳。; 使用场景及目标:①用于生成高质量的光伏功率时序场景,支撑含高比例可再生能源的电力系统随机优化调度、鲁棒规划与风险评估;②作为科研复现案例,深入理解DDPM在能源时间序列生成任务中的建模机制与训练策略;③可拓展应用于风电、负荷等其他不确定性能源变量的场景生成问题,具备良好的迁移性与研究价值。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码与网盘资料,按照目录结构循序渐进地学习,重点掌握模型网络架构设计、前向扩散与反向去噪过程、损失函数构建及采样生成逻辑,鼓励在真实数据集上进行调试、训练与结果可视化,以深化对扩散模型内在机理的理解与应用能力。
内容概要:本文系统研究了基于多面体聚合与闵可夫斯基和的电动汽车可调能力评估方法,提出了一种结合内近似模型与外近似技术的聚合可行域建模策略,用于精确刻画大规模电动汽车集群的功率调节潜力。通过引入多面体几何表示与闵可夫斯基和运算,实现了对异构电动汽车充放电行为的高效聚合,并采用SOCP(二阶锥规划)等先进数学优化手段完成对聚合可行域的紧凑逼近与计算求解,进而评估其在配电网中的灵活性贡献。该方法为高比例新能源接入背景下电动汽车作为灵活性资源参与电网调峰、调频等辅助服务提供了理论支撑与量化工具,配套提供的Matlab代码实现了从建模到优化的全流程仿真,便于研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备电力系统分析、凸优化理论基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电动汽车与电网互动、灵活性资源调度等相关方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①评估大规模电动汽车集群接入对配电网灵活性的影响及其可调度容量;②研究电动汽车聚合商参与电力系统辅助服务市场的可行性与调控潜力;③为新型电力系统中多主体、多源协同的优化调度提供精细化建模方法与技术支持; 阅读建议:建议读者深入理解多面体建模与闵可夫斯基和的基本原理,结合所提供的Matlab代码重点掌握SOCP模型的构建技巧与YALMIP等优化工具箱的使用方法,通过调整参数与场景设置进行对比分析,以深化对电动汽车聚合特性与优化求解过程的认识。

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