深入解析make_it功能与构造函数的实现

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0 下载量 143 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 1KB RAR 举报
标题中的"param_ctor_func.rar_Make It!"可能指的是一个用于制作或构建某些内容的资源压缩包,文件标题暗示了这个压缩包中的内容可能与编程构造函数(constructor)相关,特别是与参数化构造(parameterized constructor)函数的示例或使用有关。标题中的"Make It!"则表达了对实现或者构建过程的鼓励性指令。 描述中的"Make sure it clobbers something."则可能是在指示在使用这个资源的过程中,需要确保其能够"覆盖"(clobber)某些东西,这里的“覆盖”在编程中可以指用新的数据替换旧的数据,或者是在制造某种影响。这可能是指需要使用代码示例覆盖或重写某个已有的数据结构或逻辑,或者是要求编写代码以确保一个特定的条件或功能被正确实现。 标签中的"make_it!"是对标题和描述的进一步强调,它简单而直接地表达了将某个事物制造或者构建出来的要求或命令。 在压缩包子文件的文件名称列表中,出现了四个文件名:main.c、param_ctor_func.pass.c、main.h和magic.c。这些文件名暗示了以下的知识点: 1. main.c:这通常是一个C语言项目的入口文件,其中包含了主函数main()。主函数是每个C程序的执行起点,这个文件可能包含了程序的初始化代码、调用其他函数以及程序的结束代码。它可能使用了param_ctor_func.pass.c中定义的构造函数或其他功能。 2. param_ctor_func.pass.c:这个文件名表明其内容可能是一个参数化构造函数的示例或实现。在C++中,构造函数是一种特殊的成员函数,用于在创建对象时初始化对象的状态。文件名中的"pass"可能表示这个构造函数能够通过某种测试或验证,即它能够成功地处理或"覆盖"(clobber)某些东西。 3. main.h:这通常是一个头文件,可能包含了main.c中所使用到的函数声明、宏定义、类型定义以及其他必要的前置声明。这个文件可能也包含了param_ctor_func.pass.c中构造函数的原型声明。 4. magic.c:这个名字暗示了这个文件可能包含了一些特殊的或者"神奇"的代码,可能用于演示一些复杂的编程技巧或特定的功能实现。这个文件可能是程序的一个重要组成部分,它可能包含了main.c和param_ctor_func.pass.c所依赖的其他功能或者底层实现细节。 综上所述,这些文件可能构成了一个完整的程序或软件模块,涉及了构造函数的使用和参数化初始化。要完全理解这个资源的内容和目的,需要解压并查看这些文件中的代码,然后根据具体的编程语言规则和项目需求,实现其功能。

static lv_obj_t * time_setting_roller_display(lv_obj_t* par, time_select_ui_param_t *param) { lv_obj_t* roller_cont = NULL; picker_config_param_t config_param = { 0 }; PICKER_LAN_TYPE_E l_style = is_cur_lan_chinese_in_alarm() ? E_PICKER_LAN_CHN : E_PICKER_LAN_ENG; if (E_ROLLER_12HOUR_STYLE == param->style_type) { config_param.style = E_STYLE_ROW_3; config_param.is_with_top_unit = 1; config_param.row_settings[0].options = (char *)get_resource_str(STR_ALARM_APM_OPT); config_param.row_settings[0].event_cb = NULL; config_param.row_settings[0].display_type = E_PICKER_TYPE_CHN; config_param.row_settings[0].is_with_colon = false; config_param.row_settings[0].str_unit = NULL;//"设置时段"; config_param.row_settings[0].colon_style = E_STYLE_COLON; config_param.row_settings[0].event_cb = NULL; config_param.row_settings[0].focus_num = param->am_pm; config_param.row_settings[1].options = HOUR_12_OPTIONS; config_param.row_settings[1].event_cb = NULL; config_param.row_settings[1].focus_num = param->hour % 12; config_param.row_settings[1].display_type = E_PICKER_TYPE_DATA; config_param.row_settings[1].is_with_colon = true; config_param.row_settings[1].str_unit = NULL;//"设置小时"; config_param.row_settings[1].colon_style = E_STYLE_COLON; config_param.row_settings[1].event_cb = NULL; config_param.row_settings[2].options = MINUTE_OPTIONS; config_param.row_settings[2].event_cb = NULL; config_param.row_settings[2].display_type = E_PICKER_TYPE_DATA; config_param.row_settings[2].focus_num = param->minute; config_param.row_settings[2].is_with_colon = false; config_param.row_settings[2].colon_style = E_STYLE_COLON; config_param.row_settings[2].str_unit = NULL;//"设置分钟"; config_param.row_settings[2].event_cb = NULL; } else { config_param.style = E_STYLE_ROW_2; config_param.is_with_top_unit = 1; config_param.row_settings[0].options = HOUR_24_OPTIONS; config_param.row_settings[0].event_cb = NULL; config_param.row_settings[0].focus_num = param->hour; config_param.row_settings[0].is_with_colon = true; config_param.row_settings[0].str_unit =NULL;// "设置小时"; config_param.row_settings[0].colon_style = E_STYLE_COLON; config_param.row_settings[0].event_cb = NULL; config_param.row_settings[1].options = MINUTE_OPTIONS; config_param.row_settings[1].event_cb = NULL; //config_param.row_settings[1].is_with_colon = false; config_param.row_settings[1].str_unit =NULL;// "设置分钟"; config_param.row_settings[1].colon_style = E_STYLE_COLON; config_param.row_settings[1].focus_num = param->minute; config_param.row_settings[1].event_cb = NULL; } roller_cont = oplus_hey_picker_create(par, &config_param); if (NULL == roller_cont) { return NULL; } if (E_ROLLER_12HOUR_STYLE == param->style_type) { g_common->roller_apm = oplus_hey_picker_get_obj(roller_cont, 0); g_common->roller_hour = oplus_hey_picker_get_obj(roller_cont, 1); g_common->roller_minute = oplus_hey_picker_get_obj(roller_cont, 2); } else { g_common->roller_apm = NULL; g_common->roller_hour = oplus_hey_picker_get_obj(roller_cont, 0); g_common->roller_minute = oplus_hey_picker_get_obj(roller_cont, 1); } return roller_cont; }逐句讲解下

2025-04-08 上传
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把这段代码的PCA换成LDA:LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

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