c++编程规范 101条规则、准则与最佳实践_[加] 赫布·萨特_人民邮电_2016.3.pdf

时间: 2023-06-23 11:03:18 浏览: 63
### 回答1: 《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》是一本关于C语言编写规范的书籍,由赫布·萨特所撰写,并于2016年3月在《人民邮电》杂志上发表。该书涵盖了许多与C编写规范相关的主题,包括代码布局、变量、函数、指针等方面。 本书最核心的理念是代码应该易于阅读与维护。书中提出的许多规范和最佳实践都是为了确保代码易于理解、修改和扩展。例如,书中建议在代码中尽可能添加注释、避免使用宏、使用枚举代替魔数等等。这些做法可以使得代码更加的清晰易懂,有助于团队协作时的代码互审与维护。 另外,该书还提出了一些关于代码风格的建议,如使用具有描述性的变量名、使用规范的缩进和括号等等。这些建议可以使得代码更容易与其他人协作,更有效地传递信息。 总之,《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》是一本极具实用价值的书籍,特别适用于那些希望编写更清晰、少错误、更容易维护的C代码的程序员。通过遵守这些规范和最佳实践,程序员可以提高代码的可靠性,同时也可以大大提高自己的个人编码能力。 ### 回答2: 萨特先生的《C 编程规范 101条规则、准则与最佳实践》是一本非常有价值的编程指南,对于像我这样的初学者来说,它是一本必备的书籍。 该书中总结了101条关于C语言编程的规则、准则和最佳实践,涵盖了从命名、格式化、注释、错误处理到函数编写等各个方面的内容。这些规范在实际编程中具有非常重要的作用。 首先,它有助于编写出易于阅读和维护的代码。比如,在命名方面,遵循统一的命名规则可以使代码更加易于理解和修改。在格式化方面,一致的缩进和分号、括号的使用也能让代码更加清晰和易于阅读。 其次,这些规范有助于编写健壮的代码。比如,在函数编写方面,遵循职责单一原则、参数检查、错误处理等最佳实践可以避免很多潜在的问题和错误,提高代码的可靠性和稳定性。 此外,遵循这些规范也有助于提高代码的可维护性。比如,在注释方面,明确的文档可以让其他开发者更加容易地理解你的代码,从而更好地维护和改进它。 总之,遵循《C 编程规范 101条规则、准则与最佳实践》这本书中的规范有助于编写出更好的、更容易理解和维护的代码,这对于编程入门的新手来说是非常重要的。 ### 回答3: 《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》这本书主要介绍了编写高质量的C代码所需遵守的一些规则、准则和最佳实践。它旨在帮助C程序员避免一些常见的编程错误和失误,并提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。 书中提出的规则、准则和最佳实践包括但不限于以下几个方面: 1.命名规范:变量、函数、结构体和宏的命名应该清晰、简洁、有意义,并且符合约定。 2.代码风格:代码应该有一致的缩进、对齐、注释和空格等格式风格。 3.错误处理:程序应该对错误情况进行充分的检查和处理,避免出现潜在的问题和安全漏洞。 4.性能优化:代码应该经过分析和测试,进行必要的性能优化,避免不必要的内存和CPU消耗。 5.可移植性:代码应该尽可能做到与平台、编译器无关,使得其能够在不同的操作系统和平台上稳定运行。 此外,书中也提到了很多实际的编程问题和解决方法,如内存管理、指针使用、强制类型转换、代码复用等。 总之,《C编程规范101条规则、准则与最佳实践》这本书对于C程序员来说是一本必读的工具书,它不仅能够帮助程序员掌握高质量的编码技能,还能够提高代码的可读性和可维护性,从而提升程序员的工作效率和竞争力。

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帮我解释一下这段话:The connection growth algorithm greedily activates useful, but currently ‘dormant,’ connections. We incorporate it in the following learning policy: Policy 1: Add a connection w iff it can quickly reduce the value of loss function L. The DNN seed contains only a small fraction of active connections to propagate gradients. To locate the ‘dormant’ connections that can reduce L effectively, we evaluate ∂L/∂w for all the ‘dormant’ connections w (computed either using the whole training set or a large batch). Policy 1 activates ‘dormant’ connections iff they are the most efficient at reducing L. This can also assist with avoiding local minima and achieving higher accuracy [28]. To illustrate this policy, we plot the connections grown from the input to the first layer of LeNet-300-100 [7] (for the MNIST dataset) in Fig. 3. The image center has a much higher grown density than the margins, consistent with the fact that the MNIST digits are centered. From a neuroscience perspective, our connection growth algorithm coincides with the Hebbian theory: “Neurons that fire together wire together [29]." We define the stimulation magnitude of the mth presynaptic neuron in the (l + 1)th layer and the n th postsynaptic neuron in the l th layer as ∂L/∂ul+1 m and x l n , respectively. The connections activated based on Hebbian theory would have a strong correlation between presynaptic and postsynaptic cells, thus a large value of (∂L/∂ul+1 m )x l n . This is also the magnitude of the gradient of L with respect to w (w is the weight that connects u l+1 m and x l n ): |∂L/∂w| = (∂L/∂ul+1 m )x l n (1) Thus, this is mathematically equivalent to Policy 1.

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