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c++中类的数据成员初始化次序

分享一个之前学的知识点，感觉还挺重要的，就是当一个类中的某个数据成员同时拥有就地初始化、构造函数初始化列表和构造函数函数体里的赋值，那么它会先执行哪个？最后生效的又是哪个呢？...根据老师的讲解，数据成员的初始化次序依次为: 就地初始化 > 构造函数的初始化列表 >构造函数里的赋值(严格意义上不能成为初始化) 而当三种初始化方式都有时，构造函的函数体里的赋值肯定执行，并且生效...，但是就地初始化和构造函数初始化列表的执行情况是怎样呢？...所以当一个数据成员同时拥有就地初始化和初始化列表时，它会忽略就地初始化而执行构造函数初始化列表。...如果到代码中的有参构造函数的函数体中加上 this->id = 20; ，运行结果会变为: 0 n = 1,id = 1 n = 1,id = 20 可以看到赋值把初始化列表给id初始化的值覆盖掉了

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如何在Mysql的Docker容器启动时初始化数据库

前言 Docker在开发中使用的越来越多了，最近搞了一个Spring Boot应用，为了方便部署将Mysql也放在Docker中运行。那么怎么初始化 SQL脚本以及数据呢？ 我这里有两个传统方案。...第二种在Spring Boot客户端连接Mysql容器时初始化数据库，你可以参考使用 flyway 进行数据库版本控制一文，但是这依赖客户端的能力。能不能做到Mysql容器启动时就自己初始化数据库呢？...如果这些类型的文件存在，将执行它们来初始化一个数据库。这些文件会按照字母的顺序执行。...默认情况下它们会初始化在启动容器时声明的 MYSQL_DATABASE变量中的数据库中,例如下面的命令会初始化一个REGION_DB 数据库： $ docker run --name some-mysql...本来我没有配置第三行，结果运行容器后发现初始化数据的中文全部乱码了。所以需要在初始化数据库前修改Mysql的编码等配置，这里我顺便把时区也改为了+8:00。 第四步，复制包含数据库脚本的 .

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    将数据的初始化放到docker中的整个工作过程(问题记录)

    由于原来是直接用的mysql5.7官方镜像,所以mysql数据的导入就不好实现,因此需要在原官方镜像的基础上重新创建镜像 实现方法及所需文件都在在mysql文件夹下. 2.数据导入与mysql权限问题....远程登录问题 其实改到第5步的时候,感觉功能已经差不多完成了,在联合启动时,又报了数据源无法连接的问题,原因就是容器中mysql未开启远程连接....,发现还是无法连接.修改了各种参数,也进入到blog容器中查看host文件是否正常,都没有发现问题,也就是说配置都是正常的,但是每次报错都是同样的错,最后发现问题的原因出在初始化的时间差上,blog容器启动依赖...mysql容器,mysql容器启动成功之后,才会执行blog容器启动,这一过程并没有问题,问题在mysql容器中还有一步初始化过程,可参考setup.sh脚本,这一过程需要时间,如果blog容器在这个过程中启动的话...文件). 8.总结 问题解决了固然开心,但是也不能忘记了处理问题的过程带给自己的成长.当然,过程中也有一些非技术的失误,比如目录设置错误,镜像选择问题, 这些都是粗心导致的,过程中也花费了大量的时间,因为网上关于

    1.3K50

    【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 读取音视频流中的数据到 AVPacket ( 初始化 AVPacket 数据 | 读取 AVPacket )

    读取音视频流数据到 AVPacket 中 : 首先要在外部声明 AVPacket * 结构体指针 , 并为其初始化 , 然后调用 av_read_frame ( ) 方法 , 将已经初始化好内存的 AVPacket...AVPacket 的内存初始化和释放 : ① AVPacket 初始化 : 调用 av_packet_alloc ( ) 方法初始化内存 ; ② AVPacket 释放 : 调用 av_packet_free...只能修改 avPacket 指向的结构体中的元素的值 因此 , 传入的 avPacket 结构体指针必须先进行初始化 , 然后再传入...指向的结构体中的元素的值 因此 , 传入的 avPacket 结构体指针必须先进行初始化 , 然后再传入 av_read_frame 函数内...** 二维指针 传入的的 AVFormatContext ** 是没有经过初始化的 , 连内存都没有分配 在 avformat_open_input 方法中创建并初始化

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    MySQL中批量初始化数据的对比测试(r12笔记第71天)

    有时候想做一些对比测试，存储过程初始化几万条数据都得好一会儿，这功夫Oracle类似的测试早都做完了，今天就赶个晚班车，把这个没做完的任务完成了。...我大体测试了一下，以100万数据为基准，初始化性能的提升会从近8分钟提升到10多秒钟。 我自己尝试了以下4种方案。...4.使用shell脚本生成数据，使用load data的方式导入内存表，内存表数据导入目标表（近18秒） 方案1：存储过程导入 我们测试使用的表为users，InnoDB存储引擎，计划初始化数据为100...null, user_name varchar(64) default null, primary key(userid) )engine=innodb default charset=UTF8; 使用如下的方式来初始化数据...，其实逻辑和第一个存储过程几乎一样，就表名不一样而已，这个里面数据是入到内存表中。

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    python基础之数据类型的比较

    一、python列表1.python列表解释Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。...:# print(i)print(list1[2])执行结果redis3.列表的增删改查python列表的增删改查二、python元组1.元组的解释1.Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素一旦初始化就不能修改...1, 2, 3, 4, '张三'}3.集合的增删改查python集合基础知识四、python字典1.python字典介绍1.字典则是通过名字来引用值的数据结构，并且把这种数据结构称为映射...，字典中的值没有特殊的顺序，都存储在一个特定的键（key）下，键可以是数字、字符串甚至元组。...字典也是python中唯一内建的映射类型。2.不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被两次赋值，后一个值会被记住，前一个会被覆盖。

    12610

    神经网络在Keras中不work！博士小哥证明何恺明的初始化方法堪比“CNN还魂丹”

    使用在CIFAR10数据集上训练的VGG16模型进行实验的过程中，进行了50次迭代，最后发现模型没有学到任何东西。 ? 可以看出，模型的收敛速度极慢，振荡，过拟合，为什么会这样？...作者认为，因为自己的网络没有批归一化，没有Dropout，也没有数据扩充，所以猜测问题主要出在初始化这一步上。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/1502.01852.pdf 初始化方法 初始化一直是深度学习研究中的重要领域，特别是随着架构和非线性研究的不断发展，一个好的初始化方法可能决定着网络最终的质量...上述公式为单个卷积层输出的方差，若考虑网络中的所有层，需要得到它们的乘积： ? 有了乘积后可以看出，如果每层的方差不接近1，网络就会快速衰减。若小于1，则会朝0消散；若大于1，则激活值将无限增长。...现在还需要考虑下正则化的问题，但总体来说，结果已经比之前好很多了。 结论 在这篇文章中，作者证明了初始化是模型构建中的重要一部分，但在平时的训练过程中往往会被习惯性忽略。

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    使用PostgreSQL中的DO块或存储过程实现数据库初始化脚本的幂等性

    在许多软件项目中，数据库初始化脚本的编写都是一个重要的步骤，它负责为系统创建必要的数据库和用户。...对于数据库初始化脚本来说，幂等性意味着无论我们执行多少次脚本，数据库的状态都是一样的。...DO块用于执行一段匿名的代码块（也就是一段没有名称的代码块）。我们可以在这个代码块中包含任意的PL/pgSQL代码。这个代码块在执行结束后，不会保存在数据库中。...这意味着你可以在多个查询或者会话中调用同一个存储过程。而DO块中的代码在执行之后，就会被丢弃，不会被保存在数据库中。 存储过程可以返回结果，这意味着你可以使用存储过程来查询数据，或者计算一些值。...结论 在编写数据库初始化脚本时，通过合理使用PostgreSQL中的DO块或存储过程，我们可以有效地实现脚本的幂等性，这对于系统升级和数据库的维护来说，是非常重要和有用的。

    84610

    解决CNN固有缺陷， CCNN凭借单一架构，实现多项SOTA

    主要改进包括核生成器网络的初始化、卷积层修改以及 CNN 的整体结构。 连续核卷积 连续核卷积将小型神经网络 作为核生成器网络，同时将卷积核参数化为连续函数。...对于以分辨率 r (1) 和 r (2) 采样的信号 x 和连续卷积核 K，两种分辨率下的卷积大约等于与分辨率变化成比例的因子： CCNN：在 ND 中建模远程依赖关系 具有连续核卷积的残差块改进。...该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...然而，神经网络的初始化使输入的 unitary 方差保留在输出。因此，当用作核生成器网络时，标准初始化方法导致核具有 unitary 方差，即 Var (K)=1。...他们通过、 重新加权核生成器网络的最后一层。因此，核生成器网络输出的方差遵循传统卷积核的初始化，而 CCNN 的 logits 在初始化时呈现单一方差。

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    通用卷积神经网络CCNN

    主要改进包括核生成器网络的初始化、卷积层修改以及 CNN 的整体结构。 连续核卷积 连续核卷积将小型神经网络 作为核生成器网络，同时将卷积核参数化为连续函数。...对于以分辨率 r (1) 和 r (2) 采样的信号 x 和连续卷积核 K，两种分辨率下的卷积大约等于与分辨率变化成比例的因子： CCNN：在 ND 中建模远程依赖关系 ---- 具有连续核卷积的残差块改进...该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...然而，神经网络的初始化使输入的 unitary 方差保留在输出。因此，当用作核生成器网络时，标准初始化方法导致核具有 unitary 方差，即 Var (K)=1。...他们通过、 重新加权核生成器网络的最后一层。因此，核生成器网络输出的方差遵循传统卷积核的初始化，而 CCNN 的 logits 在初始化时呈现单一方差。

    60910

    解决CNN固有缺陷， CCNN凭借单一架构，实现多项SOTA

    主要改进包括核生成器网络的初始化、卷积层修改以及 CNN 的整体结构。 连续核卷积 连续核卷积将小型神经网络 作为核生成器网络，同时将卷积核参数化为连续函数。...对于以分辨率 r (1) 和 r (2) 采样的信号 x 和连续卷积核 K，两种分辨率下的卷积大约等于与分辨率变化成比例的因子： CCNN：在 ND 中建模远程依赖关系 具有连续核卷积的残差块改进。...该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...然而，神经网络的初始化使输入的 unitary 方差保留在输出。因此，当用作核生成器网络时，标准初始化方法导致核具有 unitary 方差，即 Var (K)=1。...他们通过、 重新加权核生成器网络的最后一层。因此，核生成器网络输出的方差遵循传统卷积核的初始化，而 CCNN 的 logits 在初始化时呈现单一方差。

    43010

    乘积量化PQ：将高维向量压缩 97%

    降维后，向量的数据范围（S）保持不变。 量化： 与降维不同，量化关注的是减少向量可能取值的范围，而不是维度。 量化通过将连续的数据范围映射到有限的离散值集来实现压缩。...在实际应用中，通常会采用优化过的库，如Faiss等来实现PQ。 数据获取 首先，获取数据。以Sift1M数据集为例，展示如何在Faiss中构建PQ索引，并将其与倒排文件（IVF）结合以提高搜索效率。...初始化IndexPQ 要初始化IndexPQ，需要定义三个关键参数： D：向量的维度 m：将完整向量分割成子向量的数量，需要保证D能被m整除 nbits：每个子量化器的位数，决定了每个子空间的中心点数量...= faiss.IndexPQ(D, m, nbits) # 初始化IndexPQ 训练IndexPQ 由于PQ依赖于聚类，需要使用数据集xb来训练索引。...初始化IndexIVFPQ 初始化IVF+PQ索引需要定义几个参数： vecs：基础的FlatL2索引。 nlist：Voronoi单元格的数量，必须大于等于k*（2**nbits）。

    39410

    旷视科技和东北大学联合提出：多LiDAR与相机系统的无靶标内外参联合标定方法

    联合标定：根据 LiDAR 和相机的观测数据，优化残差，完成内外参的联合标定。 图 2. 流程概述 初始化 初始化是整个标定过程的基础，涉及三个关键步骤：样条控制点初始化、相机内参初始化和外参初始化。...因此，本文采用了 LiDAR 位置数据来帮助初始化 IMU 的连续时间轨迹，选择一个 LiDAR 作为基准 LiDAR，并通过这个基准 LiDAR 为其位置构建一个连续时间轨迹。...然而配准得到的相机位置和 3D 特征点的尺度是未定的，且所有的位置数据都绑定在第一个相机帧的坐标系中。因此利用 2D 图像特征点及其匹配关系，执行另一次 SfM 过程。...3) 外参初始化：LiDAR 和相机 3D 点初始化 在外参初始化过程中，首先需要初始化 LiDAR 和 IMU 之间的外参。...对于相机和 3D 特征点的外参，通过使用 2D 图像特征点及其匹配关系，结合 IMU 提供的连续时间轨迹数据和 COLMAP 生成的图像数据，进行相机外参的初始化。

    24810

    CMU提出基于学习的动作捕捉模型，用自监督学习实现人类3D动作追踪

    ：监督学习在适时情况下初始化参数，在测试中确保良好的姿态和表面初始化，不需要手动操作。...背景杂乱和优化困难显著影响追踪性能，这导致过去在工作中总使用绿色的背景幕布，并且进行细致的初始化工作。此外，通过这些费力的方法所捕捉到的动作数据，并不能随着时间的推移而改进。...我们的自监督利用了2D身体关节检测、2D图底分割和2D光流技术的最新研发成果，分别使用真实或合成数据集（如MPII、COCO和flying chairs）的强大监督进行学习。...给定两个连续帧中的3D网络预测，我们可以对网格顶点的3D动作向量进行差分投影，并将它们与已评估的2D可见光流向量进行有针对性的匹配（图1）。...相比之下，我们的基于学习的MOCAP模型通过预训练（合成数据）可在测试时提供良好的姿态初始化。此外，自监督适应模型比预训练的非适应模型的3D重建误差低。

    2.3K100

    开讲啦：Chap 06 利用数组处理批量数据

    用一个数组名和下标来唯一地确定数组中的元素。 数组中的每一个元素都属于同一个数据类型，不能把不同类型的数据（如学生的成绩和学生的性别）放在同一个数组中。...在对全部数组元素赋初值时，由于数据的个数已经确定，因此可以不指定数组长度，如int a[5]={1,2,3,4,5} 可以写成 int[]={1,2,3,4,5}。...【注】：如果在定义数值型数组时，指定了数组的长度并对其进行初始化，凡未被“初始化列表”指定的数组元素，系统会自动将它们初始化为0，如果是字符型数组，则初始化为'\0'，如果是指针型数组，则初始化为NULL...6.2.3 二维数组的初始化 分行给二维数组赋初值，如int a[3][4]={{1,2,3,4},{5,6,7,8},{9,10,11,12}}（与第二种方法相比，更推荐第一种方法） 将所有数据写在一个花括号内...6.3.2 字符数组的初始化 如果在定义字符数组时不进行初始化，则数组中各元素的值是不可预料的，如果花括号中提供的初值个数大于数组长度，则出现语法错误，如果初值个数小于数组长度，则只将这些字符赋给数组中前面那些元素

    95630

    针对高分辨率雷达和相机的无标定板的像素级外参自标定方法

    相关工作 外参标定的方法主要分为两种，基于目标和自然场景标定的方法。他们之间最大的区别是如何在传感器数据中定义和检测特征。...也有一些作者直接在点云中基于深度的不连续性检测3D边缘特征，然后把3D的边缘特征投影到2D的图像平面上来计算残差。由于基于连续性检测的方法不能保证激光点云严格的落在边缘上，所以边缘检测的精度比较差。...这里主要有两种边：深度连续的和深度不连续的，如上图4所示。深度不连续的边指的前景后背景物体深度有跳变的地方；而深度连续的边指平面上深度连续的连接线。...标定初始化和粗对齐 本文提出的基于优化的方法在有一个比较好的初值的时候可以得到很准的标定的结果。为了保证算法收敛到最优值，作者把通过最大化以下定义的边缘匹配百分比 (P.C.)...来粗略校准外参的初始化步骤集成到了算法的pipeline中： 其中分子是匹配到的雷达边，分母是雷达边的总个数。

    78920

    C语言（二维数组）

    与一维数组类似，二维数组创建中的行数和列数也必须为整型常量表达式，不能包含变量。 3、二维数组在内存中的存储 可以看到，二维数组在内存中的存储与一维数组是极其类似的。...二维数组中的每个元素都是连续存放的，也就是说跨行也是连续存放的。...二、二维数组的初始化 1、不完全初始化 不完全初始化时，未赋初值的元素自动取0（对实数是0.0，对字符型是‘\0’）。...，只有一个花括号括起来的叫按元素存储顺序初始化，一个花括号里还有若干花括号的叫按行初始化。...按存储顺序对元素全部或部分初始化时，可以根据给定初始化数值的个数，自动确定数组的行数，此时行数可以省略。

    10910
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