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RSS订阅原创 深度探索C++对象模型—01关于对象
一本好书：《深度探索C++对象模型》, Stanley B. Lippman 著，侯捷 译在C语言中，“数据”和“处理数据的操作（函数）”是分开声明的，这种程序方法称为“程序性的”。C++与C在风格上和思考上都有显著的不同，C精瘦简易，C++复杂，很难说明两者孰优孰劣。加上封装后的布局成本C++在布局以及存取时间上主要的额外负担是由virtual引起的。包括：virtual fun...
2019-01-17 15:21:30
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原创 设计模式介绍
什么是设计模式“每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的解决方案的核心。这样，你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复劳动”。——Christopher Alexander如何解决复杂性？ 人们面对复杂性有一个常见的做法：即分而治之，将大问题分解为多个小问题，将复杂问题分解为多个简单问题。分解 抽象更高层次来讲，人们处理复杂性有一个通用的技术，即抽象。由于...
2019-01-15 10:32:36
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转载 GCC 编译命令
GCC 编译器在编译一个C语言程序时需要经过以下 4 步：将C语言源程序预处理，生成.i文件。 预处理后的.i文件编译成为汇编语言，生成.s文件。 将汇编语言文件经过汇编，生成目标文件.o文件。 将各个模块的.o文件链接起来生成一个可执行程序文件。常用编译命令选项 1. 无选项用法：#gcc test.c作用：将test.c预处理、汇编、编译并链接形成可执行文件。这里未...
2018-12-25 09:58:00
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原创 STL基础和容器测试
STL六大部件：容器（Containear）、分配器（Allocators）、算法（Algorithm）、迭代器（Iterators）、适配器（Adapters）、仿函数（Functors）OOP与GPContainers和Algorithm团队可以各自闭门造车，期间以Iterator沟通即可。 Algorithms通过Iterators确定操作范围，并通过Iterators...
2018-12-12 09:46:16
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原创 四、Sklearn机器学习之kaggle实例---Titanic、IMDB、MNIST
书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记一、Titanic罹难乘客预测在kaggle上下载train.csv和test.csv文件，然后搭建模型，提交预测结果import pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerfrom sklearn.ensemble import RandomFore...
2018-12-10 18:00:13
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原创 Help文档
The Python Debugger：https://docs.python.org/3/library/pdb.htmlRequests: http://www.python-requests.org/en/master/matplotlib:https://matplotlib.org/gallery.htmlC++:http://www.cplusplus.com/, htt...
2018-12-06 21:46:46
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原创 三、Sklearn机器学习基础实例之---无监督学习（聚类，降维）
书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记一、k-means聚类（1）随机选择K个点作为初始聚类中心（2）从K个聚类中心中选取最近的一个，并把该数据标记为从属于这个聚类中心（3）在所有数据被标记过聚类中心后，根据这些数据重新计算k个聚类中心。（4）如果计算的聚类中心与上一次没有变化，则迭代停止。否则回到（2）继续循环。https://sites.google.com/sit...
2018-12-04 16:39:57
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原创 二、Sklearn机器学习基础实例之---回归预测问题
书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记回归预测问题代预测的目标是连续变量，如：价格、降水量等图片来自：https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html 预测问题代预测的目标是连续变量，如：价格、降水量等一、线性回归器简单易用，但线性假设限制了其使用范围。在不清楚特...
2018-12-03 14:21:29
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原创 一、Sklearn机器学习基础实例之---分类问题
书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记分类问题一、使用两个属性的肿瘤预测-LR 使用数据集中的两个属性进行肿瘤预测，计算准确率并绘图import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressi...
2018-12-03 14:18:10
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原创 python网络爬虫与信息提取
课程《Python网络爬虫与信息提取-北京理工大学-嵩天》中的内容，作为笔记Table of Contents一、网络爬虫之规则：Requests库1. request()方法2. 其他方法 3. 爬取网页的通用代码框架4. 实例5. 网络爬虫的“盗亦有道”二、网络爬虫之提取1.Beautiful Soup库2. 信息组织与提取方法3. 实例：中国大...
2018-11-28 11:33:28
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原创 简单工厂模式（Simple Factory Pattern）
参考此内容 简单工厂模式(Simple Factory Pattern)：又称为静态工厂方法(Static Factory Method)模式，它属于类创建型模式。在简单工厂模式中，可以根据参数的不同返回不同类的实例。简单工厂模式专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。 Factory：工厂角色 工厂角色负责实现创建所有实例的内部逻辑 ...
2018-11-27 22:08:41
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原创 boost实用工具
一些有用的boost组件1. noncopyable允许程序实现一个禁用拷贝的类class noncopyable{protected: noncopyable() {} ~noncopyable() {}private: // emphasize the following members are private noncopyable( const...
2018-11-27 21:54:27
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原创 内存管理
内存管理一、Boost.SmartPtr: The Smart Pointer Library包含6种智能指针类模板：（1）scoped_ptr:不能转让所有权（2）scoped_array（3）shared_ptr:接受一个申请好的内存地址，构造一个保存在栈上的智能指针对象，当程序退出栈的作用域范围后，由于栈上的变量自动被销毁，智能指针内部保存的内存也就被释放掉了（除非将...
2018-11-27 15:15:08
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原创 时间和日期
一、时间包括早期的timer(V1)和新的cpu_timer(v2)1、timer(v1)库:包含三个小组件：计时器：timer、progress_timer和进度指示器progress_display（1）timer(2)progress_timer(3)progress_display2.cpu_timer(v2) 二、日期Boost.Date_Time...
2018-11-27 14:47:15
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原创 红黑树插入、删除、查找算法学习
红黑树(red-black tree)是许多“平衡”搜索树中的一种，可以保证在最坏情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(lgn)，文章讲述红黑树的性质，结构描述，插入、删除算法分析，最后完成一个C语言测试程序。
2015-11-11 19:53:19
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原创 矩阵的压缩存储—用三元组表存储稀疏矩阵
矩阵的压缩存储所谓存储，是指对多个值相同的元素只分配一个空间，对零元素不分配空间。特殊矩阵是指值相同的元素的分布具有一定规律的矩阵，通过这个关系可以对矩阵的元素进行随机存取。稀疏矩阵中非零元素分布无规律，可以用三元组存储。
2015-11-07 21:47:11
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空空如也
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