大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c语言new函数的问题，于是小编就整理了3个相关介绍c语言new函数的解答，让我们一起看看吧。
C语言VC中new怎么使用啊？
在C语言中 我们必须使用malloc函数,因为C语言没有new这个操作符,但是如果你的编译器是C++的话,是可以使用new的.C语言的malloc函数的使用方法:
1.首先定义一个long指针,像这样long* pNumber;
2.动态开辟一片内存(1000000个long),可以这样malloc(sizeof(long) * 1000000); malloc函数唯一的参数是一个size_t(unsigned long类型),它表示你要开辟的内存的大小,我们要开辟1000000个long.
3.返回一个void*指针,我们必须转换成long*指针,像这样(long*)malloc(..);所以你要的程序就是:long *pNumber = (long*)malloc(sizeof(long) * 1000000); 开辟后就可以像数组一样使用它了使用完后,一定要记得释放它,用free,像这样free(pNumber);使用new更方便代码:long* pNumber = new long[1000000];使用完后,使用delete[] 像delete[] pNumnber;
newff函数的作用？
newff函数，指的是训练前馈网络的第一步是建立网络对象，实质是newff函数的参数。newff函数的格式为：net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF）。
newff函数的格式为：
net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：
Si：第i层神经元；
TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；
BTF：训练函数，默认函数为trainlm函数；
BLF：权值/阈值学习函数，默认函数为learngdm函数；
PF：性能函数，默认函数为mse函数。
下面命令将创建一个二层网络。它的输入是两个的向量，第一层有三个神经元(3)，第二层有一个神经元(1)。第一层的传递函数是tan-sigmoid，输出层的传递函数是linear。输入向量的第一个元素的范围是-1到2[-1 2]，输入向量的第二个元素的范围是0到5[0 5]，训练函数是traingd。
newff函数参数设置？
初始化函数被newff所调用。因此当网络创建时，它根据缺省的参数自动初始化。init不需要单独的调用。可是我们可能要重新初始化权重和偏置或者进行自定义的初始化。例如，我们用newff创建的网络，它缺省用initnw来初始化第一层。如果我们想要用rands重新初始化第一层的权重和偏置，我们用以下命令： net.layers{1}.initFcn = 'initwb'; net.inputWeights{1,1}.initFcn = 'rands'; net.biases{1,1}.initFcn = 'rands'; net.biases{2,1}.initFcn = 'rands'; net = init(net); IW: 输入层到隐含层的权重矩阵 LW: 隐含层和输出层间的权重矩阵 b: 阀值向量 如网络为net, 输入层和输出均为一个接点情况下，则用 net.IW{1,1}可以看到第一个输入接点到第一隐含层的权重向量； net.LW{2,1}可以看到隐含层到输出层的权值向量； net.b{1,1}是隐含层的阀值向量， net.b{2,1}是输出接点的阀值； 在多输入输出下先用 net.IW net.LW net.b 查看各矩阵结构，再相应用net.IW{?,?}等语句查到相关的向量觉得有用点个赞吧
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到此，以上就是小编对于c语言new函数的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言new函数的3点解答对大家有用。
