C++Primer课后习题答案解析与重点复习

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0 下载量 61 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 6.25MB ZIP 举报
资源摘要信息:"C++Primer.zip_Windows编程_Visual_C++" 该压缩包文件名"C++Primer.zip_Windows编程_Visual_C++"暗示了其内容主要关注的是Windows平台下的C++编程实践,特别是使用Microsoft Visual C++开发环境。从描述中我们可以得知,此资源包含了对《C++ Primer》一书的课后习题题解,这是一个专门针对学习C++编程语言的入门至中级水平读者设计的教材。《C++ Primer》通常包含了大量的示例代码、详细解释和习题,旨在帮助读者深入理解和掌握C++语言的关键概念和编程技巧。 知识点详细说明: 1. C++基础知识 - 数据类型与变量 - 控制结构(如if-else, for, while, do-while循环) - 函数的声明与定义 - 数组和指针的使用 - 引用的定义和使用 - 标准库类型string和vector 2. 面向对象编程(OOP) - 类和对象的定义与使用 - 继承和派生类的概念 - 多态与虚函数 - 抽象基类和接口 - 模板类与函数模板的使用 3. 标准模板库(STL) - 容器(如vector, list, map, set等)的使用 - 迭代器的使用和分类 - 算法(如sort, find, for_each等)的应用 - 函数对象和lambda表达式 4. 高级特性 - 异常处理 - 运算符重载 - 智能指针与内存管理 - 并发编程的基本概念 5. Windows编程基础 - Windows API的介绍 - 窗口类的概念与创建 - 消息处理机制 - GDI(图形设备接口)的基础使用 - MFC(Microsoft Foundation Classes)的简介 6. Visual C++开发环境的使用 - Visual Studio的安装与配置 - 项目创建和管理 - 调试工具的使用 - 代码编辑器和编辑环境的定制 - 项目构建和发布 《C++Primer》的习题解答部分可能包含了针对上述知识点的具体例题,如类的设计、模板的使用、STL容器的运用等。这些习题题解不仅提供了答案,还对解题思路、关键点和常见的陷阱进行了说明和讨论。通过研究这些题解,读者可以加深对C++语言特性的理解,并在实际编程中更加熟练地应用这些知识。 此外,由于文件名称中提到了Windows编程和Visual C++,所以该资源可能还包含了专门针对Windows平台的C++编程技巧和最佳实践。比如如何在Windows环境中创建窗口应用程序、如何利用Windows API进行底层编程、以及如何使用Visual C++特有的功能和库进行高效的软件开发。 总的来说,C++Primer.zip_Windows编程_Visual_C++资源集合了学习C++语言的核心内容,并特别强调了在Windows平台上使用Visual C++进行应用开发的实践技能。这些知识点不仅涵盖了C++语言的基础与高级特性,还包括了与Windows操作系统交互的编程技巧。对于有志于成为一名合格的Windows平台下的C++开发者来说,这是一份宝贵的参考资料。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传