随笔分类 - C++学习
摘要：c++中引入了右值引用和移动语义，可以避免无谓的复制，提高程序性能。有点难理解，于是花时间整理一下自己的理解。 左值、右值 C++中所有的值都必然属于左值、右值二者之一。左值是指表达式结束后依然存在的持久化对象，右值是指表达式结束时就不再存在的临时对象。所有的具名变量或者对象都是左值，而右值不具名。
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摘要：一、背景 使用typedef或者using定义类型别名是非常常见的手段，在c++里面，有时为了封装性，模块性等原因还会在某一个namespace或者class内部定义类型别名。 最近在写c++代码的时候，有实现一个模板类，说实话，虽然用c++用了好多年了，但还真没花多少时间去研究模板，因为我始终觉得
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摘要：提出问题： 如果有这样一个模板： 对于以下若干种定义方式，哪些是对的（通过编译）？ 为了不影响大家分析判断，我把答案颜色调成比较浅的颜色，下面即是答案： 问题解答： 首先，说明一下三个正确的答案。 第一种形式称之为特化定义，其作用是为模板某一特化提供其静态成员的定义，在我们例子中，它仅仅为Test<
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摘要：在 C++ 中，类型的名字（包括类的名字）本身也是一种运算符，即类型强制转换运算符。类型强制转换运算符是单目运算符，也可以被重载，但只能重载为成员函数，不能重载为全局函数。经过适当重载后，(类型名)对象这个对对象进行强制类型转换的表达式就等价于对象.operator 类型名()，即变成对运算符函数的
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摘要：在C++的类中有些成员变量初始化和一般数据类型的成员变量有所不同。以下测试编译环境为： 测试代码（g++编译通过）： 这些特殊类型的成员变量主要有： 对于==1. 引用==和==2. 常量==，成员变量必须通过构造函数的==参数列表==的方式初始化。例如：上述程序中的r 和 d 变量的初始化。 对于
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摘要：总结一下map::erase的正确用法。 首先看一下在循环中使用vector::erase时我习惯的用法: 程序从一个vector中删除值为0的元素，利用了vector::erase函数根据iterator删除某个元素时会返回下一个元素的iterator的性质: http://www.cpluspl
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摘要：说明：这部分内容比较基础，主要是分析几个容易混淆的OpenMP函数，加以理解。 （1）并行区域数量的确定： 在这里，先回顾一下OpenMP的parallel并行区域线程数量的确定，对于一个并行区域，有一个team的线程去执行，那么该分配多少个线程去执行呢？ OpenMP的遇到parallel指令后创
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摘要：conv_xxx.hpp class convolution { ... ... typedef std::map ConvDtMap; static ConvDtMap conv_dt_map; static ConvDtMap CreateDtMap() { ...
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摘要：背景 有时我们的程序会定义一些暂时使用不上的功能和函数，虽然我们不使用这些功能和函数，但它们往往会浪费我们的ROM和RAM的空间。这在使用静态库时，体现的更为严重。有时，我们只使用了静态库仅有的几个功能，但是系统默认会自动把整个静态库全部链接到可执行程序中，造成可执行程序的大小大大增加。 参数详解
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摘要：1. madvise的简介 madvise可以设置内存的分配方式或者说是分配的细节方式。具体参见linux man madvise。 #include <sys/types.h> #include <sys/mman.h> int madvise(caddr_t addr, size_t len,
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摘要：写在前面： 关于C++的赋值运算符重载函数(operator=)，网络以及各种教材上都有很多介绍，但可惜的是，内容大多雷同且不全面。面对这一局面，在下在整合各种资源及融入个人理解的基础上，整理出一篇较为全面/详尽的文章，以飨读者。 正文： Ⅰ.举例 例1 结果： Ⅱ.参数 一般地，赋值运算符重载函数
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摘要：1. 旧版enum存在的问题 1.1 问题1：向整形的隐式转换 在开始这个问题之前，我们需要知道什么是整形提升 查看之前的博文：C\C++中的整形提升 在看完什么是整形提升之后，我们开始这个问题： 旧版enum其实并不具有非常完全的类型安全（当然它也体现了一定的类型安全：1.禁止不同枚举体之间的赋值
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摘要：前言 C++中的虚函数的作用主要是实现了多态的机制。关于多态，简而言之就是用父类型别的指针指向其子类的实例，然后通过父类的指针调用实际子类的成员函数。这种技术可以让父类的指针有“多种形态”，这是一种泛型技术。所谓泛型技术，说白了就是试图使用不变的代码来实现可变的算法。比如：模板技术，RTTI技术，虚
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摘要：简介 这门课作为 ECE 中少有的跟计算机科学相关的课，自然是必上不可。不过无论是 OpenMP 还是 CUDA，对于平时极少接触并行编程的我来说，都是十分吃力的，第一次作业的 OpenMP 编程已经让意识到了个中的差别，当然，在单个核心的计算速度基本达到极致的现在，掌握并行编程可以算是程序员的基本
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摘要：为了避免同一个文件被include多次，C/C++中有两种方式，一种是#ifndef方式，一种是#pragma once方式。在能够支持这两种方式的编译器上，二者并没有太大的区别，但是两者仍然还是有一些细微的区别。 为了避免同一个文件被include多次，C/C++中有两种方式，一种是#ifndef
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摘要：相对于C++ 11之前的随机数生成器来说，C++11的随机数生成器是复杂了很多。这是因为相对于之前的只需srand、rand这两函数即可获取随机数来说，C++11提供了太多的选择和东西。 随机数生成算法： 随机数生成算法有很多，C++11之前的C/C++只用了一种。C++11则提供下面三种可供选择：
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摘要：0 定义 C99中新增加的用于修饰指针的关键字，用于表示该指针所指向的内存，只有通过该指针访问得到（如下ptr指向的内存单元只能通过ptr访问得到）。从而可以让编译器对代码进行优化，生成更有效率的汇编代码。 1 优化举例 举例1，如下代码（引自参考1），以及翻译成汇编之后的代码。 调用mulit_a
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摘要：近几天使用 python 与 c/c++ 程序交互，网上有推荐swig但效果都不理想，所以琢磨琢磨了 python 的 ctypes 模块。同时，虽然网上有这方面的内容，但是感觉还是没说清楚。这里记录下来做备用，同时也给广大 python with c/c++ 派留给方便。如果你觉得我写的不好，可以
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摘要：当矩阵尺寸过大时，数据的大小将超过缓存的大小，这是容易出现满不命中现象。 将矩阵进行分块可以解决这个问题，以下是完整的矩阵乘法代码： 分析思路： 1. 矩阵分块前后的乘法计算总数恒定不变，分块前是n^3 。 2. 现将矩阵按mxm进行分块，整个矩阵被分成n^2/m^2 个子矩阵，乘法计算总是 （n^
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摘要：串行代码优化可分为以下几个层次： 系统级别，应用级别，算法级别，函数级别，循环级别，语句级别，指令级别。 1.系统级别 1.1 网络速度，利用率及负载均衡 如果应用经常等待网络数据的传输和到达，那么就得考虑网络的速度和利用率，如果是集群还得考虑网络的负载均衡。 1.2 处理器利用率 找出处理器利用率
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