Symbian C++ 源文件示例 - FileSelectionSettingItem.zip

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0 下载量 144 浏览量 更新于2024-11-07 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息:"FileSelectionSettingItem.zip_Symbian_C++_" 本文档包含的文件名称“FileSelectionSettingItem.cpp”以及其所属的标签“Symbian C++”指出这是一个用于Symbian平台的C++源代码文件。Symbian是一个历史悠久的操作系统,曾经广泛应用于移动设备中,特别是在诺基亚手机上。由于Symbian系统的复杂性以及它所使用的编程语言C++的特性,该文件可能涉及多个知识领域,包括移动设备编程、C++语言特性、Symbian OS框架及API使用等。 在深入知识点之前,首先需要了解的是Symbian平台的特点及其编程模型。Symbian OS是一种微内核的多线程操作系统,它提供了强大的内存保护机制和高度优化的性能,非常适合资源受限的嵌入式设备。Symbian平台的编程模型主要以C++为主,同时它拥有一个完整的应用程序框架和一系列的应用程序接口(APIs)供开发者调用,以实现如用户界面、数据存储、网络通信等功能。 接下来我们逐一探讨可能包含在“FileSelectionSettingItem.cpp”文件中的知识点: 1. Symbian C++基础: - 在Symbian C++编程中,开发者需要遵循特定的编码规范和框架结构。由于Symbian OS是一个针对资源受限环境的操作系统,因此在编程时需要特别注重内存管理和性能优化。 - Symbian C++环境通常会提供一系列的类库,用于处理基本的数据结构、字符串操作、文件输入输出等基础功能。 - 在文件中可能会用到Symbian特有的类,例如RFs类用于文件系统操作,CFileStore类用于文件存储操作等。 2. 文件选择器(File Selector)组件: - 在描述中提到这是一个“File Selection Setting Item”,它很可能是一个用户界面组件,用于在应用程序中提供文件选择功能。Symbian OS提供了一系列用于用户界面开发的APIs,包括控件(Controls)、对话框(Dialogs)、框架(Frameworks)等。 - 文件选择器组件将需要涉及到事件处理机制,例如响应用户的按键操作和选择事件,这将涉及到Symbian中的事件调度和消息循环机制。 3. 设置项(Setting Item)概念: - Symbian平台可能还包含一组用于管理系统设置和用户偏好设置的API。在“FileSelectionSettingItem.cpp”文件中可能会有一个设置项的概念,用于处理与文件选择相关的配置,比如存储路径、过滤器(Filter)等。 - 编程时,开发者需要了解如何保存和管理这些设置项,以及如何在应用程序的配置文件中持久化用户的选择。 4. 资源文件和打包: - Symbian应用程序的资源文件通常会与源代码分离,以便于资源的管理和维护。这些资源可能包括图标、菜单项、字符串表等,它们通常会被打包在同一个压缩包中。 - FileSelectionSettingItem.zip文件中可能就包含了相应的资源文件和“FileSelectionSettingItem.cpp”源代码文件,以保证程序的完整性和独立性。 综合上述分析,不难看出,对于“FileSelectionSettingItem.zip_Symbian_C++_”文件来说,重要的知识点涵盖了Symbian平台的C++编程模型、文件操作、用户界面设计、事件处理以及设置项的管理。掌握这些知识能够帮助开发者更好地在Symbian平台上开发出性能优良、用户体验良好的应用程序。

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