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怎么实现交叉类?
sand_kevin
2005-06-19 03:21:05
类A中B类型的成员变量,类B中有A类型的成员变量,可不可行?怎么做?
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怎么实现交叉类?
类A中B类型的成员变量,类B中有A类型的成员变量,可不可行?怎么做?
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nodummy
2005-06-19
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完全不可以……互相包含的话,根本是不可行的,因为如果要创建对象的话,需要知道对象的定义,你不可能在A的定义完全的情况下做到完成B的定义。
而且这样的话,空间也无法确定。只能使用引用或者指针来完成……
qhfu
2005-06-19
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不完全可以,除非有一个声明为指针, 这样可用前向声明
foochow
2005-06-19
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声明为友元类
mostideal
2005-06-19
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mark!!
llf_hust
2005-06-19
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#include<iostream>
using namespace std;
class B;
class A
{
private:
int a,b;
public:
A(int x)
{
a = x;
}
friend class B;
};
class B:A
{
private:
int i;
public:
B(int y):A(y)
{
i = y;
A::b = 12;
}
};
int main()
{
B b(7);
system("pause");
}
llf_hust
2005-06-19
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class B;
class A
{
private:
int a;
public:
A()
{
}
friend class B;
};
class B
{
private:
int i;
public:
B()
{
i = 10;
A::a = 12;
}
};
PowerBI系列之DAX函数专题
本课程是PowerBI系列课程之DAX函数专题讲解,包含以下内容 1. DAX函数基础知识什么是DAX函数数学函数:ABS、DIVIDE、MOD、RAND、ROUND、FIXED等日期和时间函数: CALENDAR、CALENDARAUTO、MONTH、YEAR、DATE、DT等信息函数:USERNAME、USERPRINCIPALNAME、HASONEFILTER、HASONEVALUE、ISFILTERED、ISCROSSFILTERED、ISINSCOPE、ISBLANK、SELECTEDMEASURE、SELECTEDMEASURENAME等逻辑函数:AND、OR、IF、IFERROR、SWITCH、TRUE、FALSE、COALESCE(官方文档含糊不清-结合实例)等关系函数:CROSSFILTER、RELATED、RELATEDTABLE等筛选器函数:FILTER、CALCULATE、ALL、ALLEXCEPT、ALLSELECTED、EARLIER、KEEPFILTERS、REMOVEFILTERS、SELECTEDVALUE、LOOKUPVALUE等父子函数:PATH、PATHCONTAINS、PATHITEM、PATHLENGTH等统计函数:AVERAGE、COUNT、MAX、MIN、SUM等迭代统计函数:AVERAGEX、COUNTX、MAXX、MINX、SUMX、RANKX等表函数: FILTERS 、ADDCOLUMNS、 SELECTCOLUMNS、 CROSSJOIN、 EXCEPT、 GENERATE、 GROUPBY、 SUMMARIZE、 SUMMARIZECOLUMNS、 TOPN、 TREATAS、 UNION、 VALUES、DISTINCT、DATATABLE、NATUALINNERJOIN、NATRUALLEFTOUTERJOIN等文本函数: EXACT、MID、 FIND、 LEN、 REPT、 LOWER、 UPPER、 UNICHAR等时间智能函数:DATEADD、DATESMTD、FIRSTDATE、LASTDATE、SAMEPERIODLASTYEAR等财务函数:2020.7之后发布的,和Excel中财务函数相似,网页和demo pbix简单介绍其他函数:BLANK、ERROR、IFERROR等 DAX函数初体验:Max、Sum、Divide、if、Values等值函数表函数以及表和列的概念DAX函数术语、语法、运算符DAX运算符和引擎中字母大小写问题DAX编程注释和快捷键DAX与Excel函数的共同点和区别(PPT)DAX、xmSQL与SQL表达式的区别(PPT)DAX函数的自学途径 2. PowerBI中数据建模知识维度建模关系传递和
交叉
筛选器方向-理解表关系(1v1, 1vM, Mv1,MvM)两个方向上应用安全筛选器关闭关系自动检测新建计算列新建度量值新建计算表:辅助表(五种方式)、日历表数据
类
型讲解数据格式控制:%、$、千位分隔符、小数位、日期格式Format函数自定义数据格式Convert函数做数据
类
型转换解决中文数字单位 万 的显示问题Date和DT函数定义固定日期值显示和隐藏列DAX代码分析器阅读DAX表达式方法:从上至下、由内到外(注意Calculate的计算顺序)调试DAX表达式方法:分布输出或VAR输出3. DAX函数原理 Vertipaq列式数据库原理理解度量值和计算列理解行上下文和筛选上下文:Calculate示意图行上下文中使用VAR替代EARLIERVAR变量在定义时的上下文中计算VAR变量是采用惰性计算(使用时计算)理解扩展表和RELATED函数理解数据沿袭Lineage 4. 开始感知DAX函数的强大DAX函数
实现
特殊符号的使用DAX函数
实现
切片器默认当前月或天DAX函数使切片器默认代表无任何选择DAX函数使切片器仅显示有数据的选项DAX函数使切片器反向筛选和计算DAX函数使切片器之间取并集DAX函数使关系中多端的切片器筛选一端的切片器 DAX函数
实现
年月共同决定数据排序DAX函数
实现
动态图表标题DAX函数
实现
动态图表配色和图标DAX函数
实现
动态纵坐标DAX函数
实现
动态横坐标5. 理解重点DAX函数重中之重FILTER 和 CALCULATE和CALCULATETABLE详解调节器REMOVEFILTERS和ALL、ALLEXCEPT函数调节器ALL、ALLSELECTED和ISINSCOPE占比分析调节器AllSELECTED和KEEPFILTERS的比较调节器USERELATIONSHIP激活关系调节器TREATAS动态建立关系调节器CROSSFILTER改变筛选器方向重点之ISFILTERED和ISCROSSFILTERED重点之HASONEVALUE和ISINSCOPE的区别重点之表函数SELECTEDCOLUMNS和ADDCOLUMNS重点之表函数NATUALINNERJOIN和NATRUALLEFTOUTERJOIN重点之表函数FILTERS和VALUES比较重点之VALUES和DISTINCT的区别重点之分组函数SUMMARIZECOLUMNS详解重点之函数LOOKUPVALUE vs RELATED vs VLOOKUP 重点之集合函数UNION、INTERSECT、EXCEPT重点之集合函数CROSSJOIN和GENERATE 笛卡尔积重点之值合并、列合并、表合并CONCATENATEX重点之BLANK行产生的原因和BLANK相关函数重点之COALESCE函数处理空重点之FIRSTNOBLANK和FIRSTNOBLANKVALUE函数重点之使用VAR变量表中的列重点之Error和IfError函数6. 实际案例-日期时间和时间智能相关关键点-日期表和事实表关联问题时间智能-同比环比分析时间智能-累计聚合、滚动聚合、移动平均时间智能-期初期末库存分析日期分析-计算任意所选月份的环比日期分析-周的同比环比和周聚合日期分析-指定月份的同比环比和季度环比日期分析-计算季末或季末月份的数据日期分析-趋势图中根据最近月份取TopN日期分析-动态指定某个日期区间分析日期分析-动态任意区间段做数据对比日期分析-
实现
两个日期列的范围筛选日期分析-按工作日计算日期差日期分析-计算最近两次购买日期差日期分析-根据历史数据做销售预测日期时间函数和时间智能函数使用总结7. 实际案例-DAX函数进阶进阶-解决列排序对计算的影响进阶-
实现
切片器筛选之间的OR逻辑进阶-矩阵Matrix中高亮显示最大值最小值进阶-DAX列转行 vs 矩阵列转行和逆透视进阶-非日期
类
型的累计聚合进阶-排名逻辑的4种
实现
-RANKX详解进阶-分组内排名的
实现
和理解迭代函数进阶-TopN/BottomN和Others的
实现
进阶-TopN中
实现
动态指标进阶-TopN中
实现
N的动态进阶-分组内动态TopN和Others 进阶-商品折上折-迭代函数SUMX详解 进阶-分析客户购买行为进阶-找出无购买行为的客户进阶-客户购买商品关联度分析 进阶-新客户分析进阶-流失客户分析进阶-回流客户分析进阶-客户购买频次和区间分析进阶-RFM客户价值分析进阶-帕累托分析进阶-盈亏平衡分析报表性能优化思路(PPT)
分
类
问题的
交叉
验证原理+
实现
分
类
问题的
交叉
验证原理+
实现
原理
实现
最近小论文返修,审稿人要求增加分
类
算法的
交叉
验证结果。断断续续花了一个星期时间完成。为避免后续再修改的时候忘记,总结一下
交叉
验证的原理和
实现
方法。 原理 首先要
交叉
验证,就需要有三个数据集:训练集、测试集和验证集。训练集和测试集是最基本所需,作用不用多说。为什么需要验证集呢,是因为一个测试集的验证能力是有限的,为了验证一个模型的泛化能力,即为了证明一个模型在一个数据集上表现出高精度不是巧合,就需要多个数据集来验证,即
交叉
验证。 一般情况下,在已划分的训练集和测试集的基础
matlab-K折
交叉
验证与分层K折
交叉
验证
文章目录K折
交叉
验证有什么用?如何
实现
K折
交叉
验证?K折
交叉
验证的要点:(文字版)如何
实现
K折
交叉
验证(图片版)如何
实现
K折
交叉
验证(matlab版)为啥我们需要分层K折
交叉
验证?如何
实现
分层k折
交叉
验证如何
实现
分层k折
交叉
验证(文字版)如何
实现
分层k折
交叉
验证(图片版)如何
实现
分层K折
交叉
验证(matlab版) 很多论文都会用到K折
交叉
验证,但是以前一直没有做这个操作,所以最近整理了一下关于这个方面的资料,其实就是把看到的文字资料整理一下,有些文字自己进行了突出和调整,感谢所有博主。 分层K折
交叉
验证是K
Python中sklearn
实现
交叉
验证
Python中sklearn
实现
交叉
验证一、概述1.1
交叉
验证的含义与作用1.2
交叉
验证的分
类
二、
交叉
验证实例分析2.1 留一法实例2.2 留p法实例2.3 k折
交叉
验证(Standard Cross Validation)实例2.4 随机分配
交叉
验证(Shuffle-split cross-validation)实例2.5 分层
交叉
验证(Stratified k-fold cross validation)实例 一、概述 1.1
交叉
验证的含义与作用
交叉
验证的思想是,将数据集分为k等份,其中k-1份
pytorch
实现
交叉
验证
pytorch
实现
交叉
验证 一般的
交叉
验证是对神经网络回归分
类
的代码 我这里是针对图像分
类
来的,对于目标检测这些的话,把对应读取数据的函数修改一下就行了
实现
交叉
验证的Dataset import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data.dataset import * from PIL import Image from torch.nn import functional as F import random class KZDataset(
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