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C++函数、虚函数和函数对象:从基础到应用

C++中的函数可以是普通函数,也可以是成员函数。 特点 重用性:函数可以被多次调用,避免代码重复。 参数化:可以通过参数传递不同的数据。 返回值:可以返回计算结果。...虚函数 定义 虚函数是C++中实现多态性的一种机制。它允许在基类中声明一个函数为虚函数,从而在派生类中重写该函数。通过基类指针或引用调用虚函数时,将执行派生类中的版本。...函数对象 定义 函数对象(或称为可调用对象)是一个重载了operator()的类的实例。它可以像函数一样被调用,通常用于需要传递函数作为参数的场景,如 STL 算法。...函数提供了基本的代码重用机制,虚函数实现了多态性,使得程序更加灵活,而函数对象则结合了函数的简洁性和对象的灵活性,适用于更复杂的场景。理解这些概念将帮助你在C++编程中写出更高效、更优雅的代码。...函数指针和函数引用 函数指针 函数指针是指向函数的指针,可以用来动态选择要调用的函数。这在需要传递函数作为参数的场景中非常有用。

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    C++从入门到精通——类对象模型

    前言 类对象模型是一种编程概念,用于描述和实现面向对象编程(OOP)中的类和对象。在这个模型中,类定义了对象的结构和行为,包括数据成员(属性)和成员函数(方法)。...对象是类的实例,具有类的所有属性和方法。类对象模型支持封装、继承和多态等OOP特性,使得代码更加模块化、可重用和易于维护。通过类对象模型,程序员可以创建复杂的软件系统,提高开发效率和代码质量。...不会计算结构体内存空间的可以看这篇文章——C语言从入门到实战——结构体与位段 内存对齐的目的主要有以下几点: 提高存取效率:对齐后的数据在读取和存储时速度更快,因为对齐的数据可以直接读到正确的内存地址...可以看下这篇文章C语言从入门到实战——结构体与位段 在C语言中,可以使用预处理指令#pragma pack(n)来指定对齐参数。n是对齐的字节数,可以是任意整数。...如何测试某台机器是大端还是小端,有没有遇到过要考虑大小端的场景 C语言从入门到实战——数据在内存中的存储方式 大小端(Endianness)是一种描述数据存储方式的概念,用于表示一个多字节数据在内存中的存储顺序

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    【C++】STL 算法 ⑨ ( 预定义函数对象示例 - 将容器元素从大到小排序 | sort 排序算法 | greater<T> 预定义函数对象 )

    文章目录 一、预定义函数对象示例 - 将容器元素从大到小排序 1、sort 排序算法 2、greater 预定义函数对象 二、代码示例 - 预定义函数对象 1、代码示例 2、执行结果 一、预定义函数对象示例...- 将容器元素从大到小排序 1、sort 排序算法 C++ 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 提供 了 sort 算法 函数 , 该函数定义在 将 使用 该 二元谓词 规则进行排序 ; 2、greater 预定义函数对象 C++ 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 提供...了 greater 预定义函数对象 , 这是一个 二元谓词 , 借助该函数对象可以很便的方式来比较两个值 , 确定第一个值是否大于第二个值 ; 该 函数对象 主要用于STL算法 中 控制排序顺序...myVector 容器中的元素按照从大到小的顺序排列 sort(myVector.begin(), myVector.end(), greater()); // 向 foreach 循环中传入

    21010

    CoreData 探秘 - 从数据模型构建到托管对象实例

    本文将深入探究 Core Data 是如何通过数据模型构建出托管对象实例的内部运行机制,读完本文可以让你对 Core Data 的工作流程有更深入的理解,在开发中可以更得心应手。...在本文中,我们不会深入讨论从构建数据模型到创建托管对象实例的每个细节。...我们主要将探讨两个环节:Core Data 如何将模型文件转换为 ManagedObjectModel,以及它如何从中提取信息来创建托管对象实例。...无论选择哪种方式,生成一个符合 NSManagedObject 的子类声明,可以让开发者更加安全、方便地访问托管对象的托管属性,并且通过重写子类的某些方法(例如:willSave),可以将某些操作特定到具体的实体上...最常见的获取托管对象实例的途径有两种: 设置谓词,通过 NSFetchRequest ,Core Data 将符合条件数据以托管对象的形式返回给开发者 通过直接调用与 Entity 对应的 NSManagedObject

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    Java 设计模式最佳实践:一、从面向对象到函数式编程

    在下一节中,我们将重点介绍 Java 编程语言所基于的编程范式,以及描述这些范式的主要概念。它们是命令式、面向对象、声明式和函数式编程。...自相矛盾的是,虽然命令式编程自计算机诞生以来就已经存在,但函数式编程的基本概念可以追溯到这之前。...通常,在面向对象编程语言中,依赖关系用于描述一个类是否在方法的签名中包含第二个类的参数,或者它是否通过将第二个类的实例传递给其他类而不使用它们(不调用其方法)来创建第二个类的实例: [外链图片转存失败,...因此,从编码的角度来看,我们不应该真正关心我们是否处理组合或聚合关系,但是如果我们想在 UML 中有一个定义良好的模型,这一点很重要。...我们已经了解到两种不同的范式,如命令式编程和函数式编程,可以在同一种语言中共存;我们还了解了 Java 如何从纯命令式面向对象编程发展到集成函数式编程元素。

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    《Java从入门到失业》第四章:类和对象(4.4):方法参数及传递

    实际上这个执行的过程如下: 定义变量v,给v分配一块内存,内存中的值存放5 调用changeValue方法,分配一块内存给形参value,并将v的值拷贝到value的内存中 执行方法,将value内存中的值加...我们先分析下执行过程: 定义变量diaochan并构造一个美人对象赋值给它,给diaochan分配一块内存,同时在堆内存中分配空间存放美人对象。...变量diaochan内存中的存放的是美人对象的地址,假设地址为0xA1 调用changeName方法,分配一块内存给形参player,并将diaochan的值拷贝到player的内存中,因此形参player...的值也为0xA1,指向美人对象 执行changeName方法,调用形参player的修改器setName方法,实际上就是调用美人对象的setName方法,因此美人对象的名字变成“西施”。...因为看是否是值调用,根本是要看是否传递的是实参内存的值,Java中类类型的传递,也是传递的实参内存中的值,只不过这个值是一个对象的地址(即引用)。

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    【NLP-词向量】从模型结构到损失函数详解word2vec

    如上图所示,word2vec将网络做了如下的改造: 1.输入的所有词向量相加求和得到SUM,称为embedding layer; 2.移除前向反馈神经网络中非线性的hidden layer,直接将中间层的...3 损失函数 以CBOW模型为例,训练时最容易想到的是,得到输入序列的SUM embedding之后,通过一个project和softmax层,计算出字典V中每个词的概率,再构建交叉熵之类的损失函数,然而直接对词典里的...从形式上看,最大化g就是最大化 ? 同时最小化所有的 ? 这不正是我们所需要的吗? 好了,我们来总结一下上述的过程。...然后将这些线段首尾连接起来,就构成了一个长度为1的线段。在负采样时,随机往该线段上打点,打到的就被采到。...考虑到聊天机器人是一个非常复杂的NLP应用场景,几乎涵盖了所有的NLP任务及应用。

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    【Unity面试篇】Unity 面试题总结甄选 |Unity性能优化 | ❤️持续更新❤️

    有很多种方式,例如 压缩自带类库; 将暂时不用的以后还需要使用的物体隐藏起来而不 是直接Destroy掉; 释放AssetBundle占用的资源; 降低模型的片面数,降低模型的⻣骼数量,降低贴 图的大小...Unity 在移动设备上的⼀些优化资源的方法 使⽤assetbundle,实现资源分离和共享,将内存控 制到200m之内,同时也可以实现资源的在线更新 顶点数对渲染⽆论是cpu还是gpu都是压⼒最⼤的贡...减少C#和lua的频繁交互,尽量精简两者传递的参数结构. 使用stringbuilder优化字符串拼接的gc问题....删除非必要的脚本功能函数,特别是Update/LateUpdate类高频执行函数,因为会产生C++到C#层的调用开销. 对于Update里需要用到的组件、节点等提前Cache好....这种做法,其本质是从概率上尽可能降低单帧中UIPanel的重建开销。

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    在 HEVC 比特流中简化 MPEG 沉浸式视频传输

    TMIV 编码器仅提取重建场景所需的信息,去除冗余信息,并以补丁的形式将其以紧凑的方式打包到视图集中。...在该模式中,编码阶段被简化,此模式选择视图的子集,而不是使用补丁,并且选择的视图被全部打包到视图集中。MIV 还具有可选的帧打包功能,其中纹理和深度可以打包到同一帧中。...图4:数据同步机制 渲染(视角合成)步骤 每次渲染器从 MIV 解码器接收到解码后的 MIV 数据时,它会将非视频组件(例如相机参数和渲染器设置)转换为 GPU 兼容的缓冲区对象,并将它们拷贝到 GPU...在为着色器正确注册所有着色器资源后,渲染器将逐步调度所有着色器以合成最终视图纹理并将纹理对象传递到最终视频输出窗口。...一旦找到有效的像素,修复器将根据到中心的距离计算的权重并混合得到最终的颜色值。目标视图完全填充后,包含视图的纹理对象将传递到渲染片段着色器并显示在屏幕上。

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    重点内容回顾-DRF

    将关联对象序列化为关联对象的字符串表示方式,(即关联对象模型类_str_方法的返回值) subs = serializers.StringRelatedField(label='下级地区') 说明 我们在昨天的文章...5.3序列化&反序列化 下面从我们最近推文的项目来简单的理解两个概念。 序列化:将模型对象转换为字典或者json数据的过程。 反序列化:将前端传递的数据保存到模型对象中的过程。.../update/retrieve/destroy 2.在进行url配置的时候,要指明请求地址的请求方式和视图集中处理函数之间的对应关系。...5.6.4视图集中添加额外的处理方法 1.直接在视图集定义额外的处理方法即可 2.在进行url配置的时候也要指定请求地址请求方式和处理函数之间的对应的关系。...,动态生成视图集中处理函数的url配置项。

    2.5K20

    第 9 篇:实现分类、标签、归档日期接口

    ,精确到月份,降序排列。...其实我们可以简单地将 action 装饰的方法看作是一个视图函数的实现,因此可以看到方法传入的第一个参数为 request 请求对象,函数体就是这个视图函数需要执行的逻辑,显然,方法最终必须要返回一个...HTTP 响应对象。...用法也很简单,实例化序列化字段,调用其 to_representation 方法,将需要序列化的值传入即可(其实序列化器在序列对象的多个字段时,内部也是分别调用对应序列化字段的 to_representation...注意到红框圈出部分,django-rest-framework API 交互后台会识别到额外定义的 action 并将它们展示出来,点击就可以进入到相应的 API 页面。

    2.6K30

    基于YOLO-World零样本实现自定义对象检测模型从生成到部署推理

    the specified image results = model.predict('path/to/image.jpg') # Show results results[0].show() 自定义对象检测模型生成与推理...构建自定义对象检测模型并保存: model = YOLOWorld('yolov8s-worldv2.pt') model.set_classes(["elephant, camel"]) model.save...("elephant_camel_world.pt") 导出自定义对象检测模型为ONNX格式模型: model = YOLO('elephant_camel_world.pt') model.export...(format="onnx", opset=12) 可以看出模型得到ONNX格式文件的输出格式是动态的 使用ONNX格式模型直接推理部署,基于VMDM模型部署框架,直接导入模型,开始推。...我直接生成并导出了两种自定义对象检测模型,分别支持识别大象跟鸟类,运行结果如下: 本人测试发现,OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架可以轻松推理导出ONNX格式YOLO-World的模型

    1.4K10

    Unity通用渲染管线(URP)系列(四)——方向阴影(Cascaded Shadow Maps)

    通过将阴影投射对象绘制到纹理来完成创建阴影贴图。我们将使用_DirectionalShadowAtlas来引用定向阴影图集。...可以通过调用其构造函数方法,以及我们先前存储的剔除结果和适当的可见光索引,来创建配置正确的对象。 ? 阴影贴图的原理是,我们从灯光的角度渲染场景,只存储深度信息。...在Shadows.RenderDirectionalShadows中确定分割量和tile大小,然后将每个灯光的分割量和平铺大小都传递给另一种方法。 ? 我们可以通过调整渲染视口来渲染为单个图块。...其次,在立方体内部定义剪辑空间,其坐标从-1到1,中心为零。但是纹理坐标和深度从零到一。我们可以通过将XYZ尺寸缩放和偏移一半来将这种转换烘焙到矩阵中。...向“Shadows”添加SampleDirectionalShadowAtlas函数,该函数通过SAMPLE_TEXTURE2D_SHADOW宏对阴影图集进行采样,并向其传递图集,阴影采样器以及阴影纹理空间中的位置

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    Unity通用渲染管线(URP)系列(十)——点光和聚光灯阴影(Perspective Shadows)

    我们可以简单地使用定向阴影图集作为虚拟对象。 ? 并在Cleanup中发布其他阴影图集,在这种情况下,仅当我们确实为1的时候。 ?...但是,现在,我们应该意识到,我们不能保证将正确的光照索引发送到Lighting中的ReserveOtherShadows,因为它会将自己的索引传递给其他光照。如果有阴影的方向光,索引将是错误的。...FilterOtherShadows需要相同的参数,以便可以传递它。并且GetOtherShadow从Tile数据中检索它。 ? ?...可以使用CubeMapFaceID函数通过将其否定的光方向传递给它来找到表面偏移。此函数是内部函数或在核心RP库中定义的函数,返回浮点数。...不幸的是,现在光线从物体泄漏到另一侧非常靠近物体的表面。增加阴影偏差会使情况变得更糟,并且似乎还会在靠近其他表面的对象的阴影中切出孔。 ?

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    从面向对象到函数式编程: 我们正在构建更成熟的关注点隔离生态系统

    所以,Scala 是同时在面向对象中,融入了函数式编程;也就是说, Scala 是将面向对象与函数式编程融入到了一个世界里去; Scala 不是将面向对象与函数式编程, 当成是两个不同的世界。...所以,Scala 很难入手的主要原因便是:要是只用面向对象的思维或著是只用函数式编程的思维,便没法学会 Scala; 而是要同时运用面向对象与函数式编程的思维才行。...我想,这世界本来就没必要去区分所谓的,用了函数式编程,便需舍弃面向对象。我认同 Scala , 喜欢 Scala, 主要的原因是:它完美的整合了面向对象与函数式编程。...总之,深入去了解每个程序语言背后的思维、故事,将每个程序语言都当成是个艺术品欣赏,会比较有趣的。 函数式编程从在 LISP 的时代,到现在,就从来没有像面向对象ㄧ样的,有所谓的设计模型这样的思维。..."当我们能找得到个方法;将产品从需求分析、架构设计、设计、开发、测试,都能做得到将所谓的 Side effects 降到最低,甚至是没有的时候,那许多产品开发上关于效率与质量的问题,都将能获得解决。

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    论文翻译 | ORB-SLAM3:一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

    An abstract camera representation使SLAM与所使用的相机模型无关,并允许通过提供投影、反投影和雅可比函数来添加新模型.我们提供了针孔和鱼眼模型的实现 4 ORBSLAM3...(ORB-SLAM3框架) 从框架图中也可以看出,ORB-SLAM3最突出的两点是IMU融合、地图集(map atlas)以及地图融合(map merging). 5 相关工作 作者从VSLAM、VI-SLAM...但是ePnP算法前提是calibrated pinhole camera(针孔相机),为了兼容ORB-SLAM3对相机模型的抽象,采用了MLPnP(极大似然透视n点算法).该算法使用投影光线作为输入,相机只需要提供一个从像素到投影光线的非投影函数即可重定位...我们的位置识别算法的步骤是: 1、DBoW2候选关键帧 我们用活动关键帧检索地图集DBoW2数据库中三个最相似的关键帧,排除与共视的关键帧。我们将位置识别每个匹配的候选关键帧称为Km。...中进行,然后通过位姿图优化将修正量传播到合并后的其余部分. 1 Welding window assembly(融合窗口集合) 焊接窗口包括及其共视关键帧、及其共视关键帧以及它们观察到的所有地图点

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    论视频与三维图形的融合

    换句话说,计算机生成的场景是基于模型的。 31年前,MPEG开始研究视频编码,7年后,它也开始研究计算机生成的对象。...如果将点云投射到立方体或球体的表面,则对象不保证无损重建,因为自动遮挡(在自动遮挡点未被捕获的情况下)可能产生严重的失真。...图2 从点云到补片 以下步骤提供一个例子,说明编码器是如何运作的(注:编码器的程序并不标准化): 在每个点上估计点云“表面”的法线; 点云的初始聚类是通过将每个点关联到单位立方体的六个有向平面中的一个来实现的...在解码器(图7)上执行以下操作: 从元数据位流中解析地图集参数和相机参数列表; 遗留解码器从视频位流重新构造地图集; 根据地图集参数列表和解码深度地图集生成带补丁ID的占用图; 当用户观看3DoF+内容时...3DoF+使用渲染器在任意位置和方向生成合成的视口,而V-PCC则将解码后的视频像素重新投影到3D空间中,生成点云。 此外,V-PCC目标是重建3D模型,以便获得每个点的3D坐标。

    2.1K40

    最通俗易懂的——如何将机器学习模型的准确性从80%提高到90%以上

    数据科学工作通常需要大幅度提高工作量才能提高所开发模型的准确性。这五个建议将有助于改善您的机器学习模型,并帮助您的项目达到其目标。 ? 您可以做以下五件事来改善您的机器学习模型!...网络上有很多资料说,您通常通过均值插补来处理缺失值 , 将空值替换为给定特征的均值,这通常不是最佳方法。 例如,假设我们有一个显示年龄和健身得分的表,并且假设一个八十岁的孩子缺少健身得分。...如果我们将平均健身得分从15到80岁的年龄范围内进行计算,那么八十岁的孩子似乎将获得比他们实际应该更高的健身得分。 因此,您要问自己的第一个问题是 为什么 数据一开始会丢失。...K最近邻插补:使用KNN插补,缺失数据中填充了另一个相似样本中的值,对于不知道的数据,KNN中的相似性使用距离函数(即欧几里德距离)确定。 删除行:最后,您可以删除该行。...2.特征工程 可以显着改善机器学习模型的第二种方法是通过特征工程。特征工程是将原始数据转换为更好地表示人们正在试图解决的潜在问题的特征的过程。

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    AssetBundle 详解

    Assets 文件夹中创建一个名为 Editor 的文件夹,并将包含以下内容的脚本放在该文件夹中: 此脚本将在 Assets 菜单底部创建一个名为“Build AssetBundles”的菜单项,该菜单项将执行与该标签关联的函数中的代码...例如,如果音频压缩在 Windows 和 Mac 平台上完全相同,则可以将所有音频数据打包到 AssetBundle 并重复使用这些捆绑包;而着色器往往使用更多特定于平台的选项进行编译,因此为 Mac...(弃用) UnityWebRequest 从远程服务器加载 AssetBundle.LoadFromMemoryAsync 此函数采用包含 AssetBundle 数据的字节数组。...如果使用 UnityWebRequest 来管理应用程序的缓存 AssetBundle,则将不同的版本参数传递给所选 API 将触发新 AssetBundle 的下载。...常见问题 依赖包重复问题 把需要共享的资源打包到一起 分割包,这些包不是在同一时间使用的 把共享部分打包成一个单独的包 图集重复问题 若不指定 Sprite 的 Packing Tag ,这些 Sprite

    2.3K50
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