如果你实现一个公共的工具函数,有多种实现方式,你怎么测试性能呢?是循环多少次,然后打印一下起止时间,计算耗时吗?这样当然没问题。但是每次都类似的需求,都会写很多冗余的代码来进行耗时统计,另外也缺乏灵活性。有没有方便的方式来测试呢?有,Google家的benchmark性能测试框架。
当中用蓝色标记出的部分(layout, local_size_x, local_size_y, local_size_z, in)为keyword,斜体字部分(a, b, c)为数据类型为unsigned int的数字,请编写一个函数,用于从文件里抽取出a, b, c的值。当中文件名称为输入參数,该函数的返回值是抽取得到的a,b,c三个值。
字符串的查找与替换一直是C++的若是,运用Boost这个准标准库,将可以很好的弥补C++的不足,使针对字符串的操作更加容易。
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库,其提供了许多功能强大的程序库和工具,用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备,通常被称为准标准库,是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程,提高代码质量和性能,并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中,如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
端口扫描是一种用于识别目标系统上哪些网络端口处于开放、关闭或监听状态的网络活动。在计算机网络中,端口是一个虚拟的通信端点,用于在计算机之间传输数据。每个端口都关联着特定类型的网络服务或应用程序。端口扫描通常是网络管理员、安全专业人员或黑客用来评估网络安全的一种方法。通过扫描目标系统的端口,可以了解系统上哪些服务在运行、哪些端口是开放的,从而评估系统的安全性。
前后端的耦合想了很久,上下课都在思考怎么做,然后终于憋出来了。这是之前搞的一个视觉计算的项目,boss叫对接到前端,于是就产生了这样一个诡异的需求,就是前端打开摄像头,同时需要把摄像头的数据回传到后端进行图像处理(比如美颜啊脑袋上加个装饰品之类),这就需要涉及到前端和服务端的数据编码耦合,想了想既然任何图像在内存里面都是一个uchar矩阵,于是琢磨了这个东西出来。
下面将从源码角度分析与迁移相关的若干过程,源码基于MongoDB-4.0.3版本。
常用的C++的字符串类型主要是std::string。它是模板std::basic_string的一个实例化。另外还有三个实例化std::wstring、std::u16string、std::u32string,不过不是很常用。
HTTP请求头是boost自带的一个example,解析body为JSON字符串是我加的(暂不支持嵌套JSON)
property_tree 是 Boost 库中的一个头文件库,用于处理和解析基于 XML、Json 或者 INFO 格式的数据。 property_tree 可以提供一个轻量级的、灵活的、基于二叉数的通用容器,可以处理包括简单值(如 int、float)和复杂数据结构(如结构体和嵌套容器)在内的各种数据类型。它可以解析数据文件到内存中,然后通过迭代器访问它们。
SkeyeRMS作为面向云端的录播服务器,目前正处于开发阶段,以往的SkeyeRMS查找通常只能精确到M3U8列表,而不能实现精确到时间点的查询,为了能实现精确到点的查询,我将M3U8列表从新遍历一遍,重新生成一个精确到在关键位置开始和结束的切片文件(ts)的M3U8列表,然后返回,我们先不讨论这个方法效率如何,但是确实可以将精确度提高到切片文件单位级。
集成学习是一种通过组合多个模型的预测结果来提高模型性能的技术。在本篇博客中,我们将深入介绍 Scikit-Learn 中的集成学习方法,包括 Bagging、Boosting 和随机森林,并使用代码进行说明。
例如,通过callback嵌入到lightgbm/catboost/transformers/ultralytics,乃至keras库的训练代码流程中~
前前后后接触了一些基因组和转录组拼接的工作,而且后期还会持续进行。期间遇到了各种各样莫名其妙的坑,也尝试了一些不同的方法和软件,简单做一个阶段性小结。上周的今天更新了原理部分 二代测序数据拼接之原理篇
随着疫情的变化,急性传染病数据经常会随时间变化,我们通过对每天传染病的记录,就形成了时间序列数据,周期可以是天,周,月,年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。
在机器学习中,选择合适的模型是至关重要的。本篇博客将深入介绍 Scikit-Learn 中一些高级模型,包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例,帮助你理解和应用这些高级模型。
trim_left_copy_if() 将字符串开头的符合我们提供的“谓词”的特定字符去掉,并且赋值给另一个字符串
Hyperopt是最受欢迎的调参工具包,目前在github上已经获得star数量5.8k,在kaggle天池等比赛中经常出现它的身影。
从接触C和C++,就开始对这两个语言着迷,后来接触了Java后,愈发对这两个语言着迷。不为别的,仅仅因为热爱。那种可以掌控一切的感觉,是任何一个Java程序员都体会不了的,不受制于人,自己掌握规则。
SCHED_FIFO in Android (today) ● Used for some latency sensitive tasks ○ SurfaceFlinger (3-8ms every 16ms, RT priority 98) ○ Audio (<1ms every 3-5ms, low RT priority) ○ schedfreq kthread(s) (sporadic and unbounded, RT priority 50) ○ others ● Other latency sensitive tasks that are NOT SCHED_FIFO ○ UI thread (where app code resides, handles most animation and input events) ○ Render thread (generates actual OpenGL commands used to draw UI) ○ not SCHED_FIFO because ■ load balancing CPU selection is naive ■ RT throttling is too strict ■ Risk that these tasks can DoS CPUs
3 C++ Boost 字符,文本 目录: 字符与数值转换 Boost format函数 简单实用 Boost format 输出人员信息 小案例 Boost format 数字处理 Boost format 高级特性 Boost String 处理,大小写转换 Boost String 字符串查找 Boost String 字符串判断式 Boost String 字符串替换: Boost String 字符串分割 Boost String trim剔除两边字符 Boost String regex
python编码规范 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/pyguide.html 判断对象是否含有某属性 if hasattr(object, 'attribute') 反射获取类实例 globals()['ClassName']() python日期转换 字符串到日期: import time timeInDate = time.strptime(timeInStr,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") 日期到字符串: tim
import xgboost as xgb import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split if __name__ == '__main__': iris_feature_E = "sepal lenght", "sepal width", "petal length", "petal width" iris_feature = "the length
Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似:先从初始训练集中训练出一个基学习器,再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器;如此重复进行,直至基学习器的数目达到事先指定的值T,最终将这T个基学习器进行加权结合。
今年准备安安心心写一个协程库。一方面是觉得协程挺有意思,另一方面也是因为C/C++在这方面没有一个非常权威的解决方案。 按照我自己风格还是喜欢C++,所以协程库定名为 libcopp 。 源码托管在 github: https://github.com/owt5008137/libcopp 镜像托管 http://git.oschina.net/owent/distinctionpp
因为文档是去年弄的,很多资料都有点找不到了,我尽可能写的详细。后面以2021年研究生数学建模B题为例【空气质量预报二次建模】再进行一个教学。
xgboost是一种集成学习算法,属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型,基模型一般选择树模型,但也可以选择其它类型的模型如逻辑回归等。
该文章介绍了如何使用Caffe进行深度学习训练和推理。文章首先介绍了Caffe的基本知识,包括Caffe的架构、安装、配置和编译。然后,文章详细介绍了如何使用Caffe进行训练和推理,包括设置训练目录、定义训练和测试网络、编写训练和测试代码、使用命令行工具进行训练和推理等。最后,文章还介绍了一些高级主题,如调整超参数、使用Caffe进行图像分类和目标检测等。
作者: 尘沙樱落 树模型初始化技巧 大家都知道神经网络训练的提升分数的技巧之一就是: 依据验证集合的效果,来调整learning rate的大小,从而获得更好的效果; 但我们在训练树模型的时候却往往
本文介绍了机器学习算法调优的一些常见方法,包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传算法、粒子群优化、模拟退火、强化学习等。同时,还介绍了一些常见的机器学习算法,如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升、神经网络等。文章还介绍了调优的一些常见策略,如交叉验证、正则化、超参数优化等。最后,文章介绍了一些具体的调优案例,以帮助读者更好地理解调优方法的应用。
将 whoosh 库 下面的 whoosh_backend.py(该文件路径为 python路径/lib/python3.5/site-packages/haystack/backends/whoosh_backend.py)拷贝到 app下面,并重命名为 whoosh_cn_backend.py,例如blog/whoosh_cn_backend.py。修改的内容如下:
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数,可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大的组合,可以产生一些非常准确并且可以进行解释的结果。
https://www.php.net/manual/zh/install.fpm.install.php
“弱分类器”的分类能力不强,但它又比随机选的效果稍微好点,类似于“臭皮匠”。“强分类器”具有很强的分类能力,也就是把特征扔给它,他能分的比较准确,算是“诸葛亮”一类的。如果直接可以建立一个强分类器,那弱分类器实际上就是多余的,但是,这世上“绝顶聪明的诸葛亮”少之又少,反而,在某方面有才华的人很多。于是,Boost选择了用三个臭皮匠去顶诸葛亮。
LightGBM可以看成是XGBoost的升级加强版本,2017年经微软推出后,便成为各种数据竞赛中刷分夺冠的神兵利器。
本数据集涵盖了与睡眠和日常习惯有关的诸多变量。如性别、年龄、职业、睡眠时间、睡眠质量、身体活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、每日步数、以及是否有睡眠障碍等细节。
1. 简介 Flutter Boost 是闲鱼团队开发的一个 Flutter 混合开发框架,项目背景可以看看闲鱼的这篇文章:码上用它开始Flutter混合开发——FlutterBoost。 文章中主要讲述了多引擎存在一些实际问题,所以闲鱼目前采用的混合方案是共享同一个引擎的方案。而 Flutter Boost 的 Feature 如下: 可复用通用型混合方案 支持更加复杂的混合模式,比如支持主页Tab这种情况 无侵入性方案:不再依赖修改Flutter的方案 支持通用页面生命周期 统一明确的设计概念 Flu
从reddit/hackernews/lobsters/purecpp知乎等等摘抄一些c++动态
将多个分类器的预测结果进行组合得到最终决策,来获得更好的分类及回归性能。单一分类器只适合于某种特定类型的数据,很难保证得到最佳分类模型,如果对不同算法的预测结果取平均,相比一个分类器,可能会获得更好的分类模型。bagging, boosting和随机森林是应用最广泛的三类集成学习算法。
在集成学习中,目标是用多种学习算法最成功地训练模型。Bagging方法是一种集成学习方法,将多个模型并行应用于同一数据集的不同子样本。Boosting是另一种在实践中经常使用的方法,它不是并行构建的,而是按顺序构建的,目的是训练算法和模型。弱算法先对模型进行训练,然后根据训练结果对模型进行重组,使模型更容易学习。然后将修改后的模型发送给下一个算法,第二个算法比第一个算法学习起来更容易。本文包含了不同的增强方法,从不同的角度解释了这些方法并进行了简单的测试。
String[] data = s.split(“@”); // 以@分割字符串,获得@后的值。
机器学习是人工智能的一个分支领域,致力于构建自动学习和自适应的系统,它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一个算法(从数据学习)。但是有些模型的准确性通常很低产生的结果也不太准确,克服这个问题的最简单的解决方案之一是在机器学习模型上使用集成学习。
在brpc源码的src目录下,有一级子目录名为butil。代码中的util目录一般就是存放常用的工具类或函数的地方。今天我们来聊一下butil/strings/string_piece.h(cpp) 中的StringPiece类。
大数据文摘授权转载自数据派THU 翻译:陈超 校对:赵茹萱 ChatGPT已经完全改变了代码开发模式。然而,大多数软件开发者和数据专家们仍然不使用ChatGPT来完善——并简化他们的工作。 这就是我们在这里列出提升日常工作效率和质量的5个不同的特点的原因。 让我们一起来看看在日常工作中如何使用他们。 警告:不要用ChatGPT处理关键代码或信息。 1. 生成代码架构 当需要从零开始建立新工程的时候,ChatGPT就是我的秘密武器。只需要几个提示,它就能用我选中的技术、框架和版本生成我需要的代码架构。它不
大家好,在100天搞定机器学习|Day63 彻底掌握 LightGBM一文中,我介绍了LightGBM 的模型原理和一个极简实例。最近我发现Huggingface与Streamlit好像更配,所以就开发了一个简易的 LightGBM 可视化调参的小工具,旨在让大家可以更深入地理解 LightGBM
XGBoost是一个最初用C++编写的机器学习库,通过XGBoost R包中移植到R。在过去的几年里,XGBoost在Kaggle竞赛中的有效性让它大受欢迎。在Tychobra, XGBoost是我们的首选机器学习库。
通过组合多个学习器来完成学习任务,通过集成方法,可以将多个弱学习器组合成一个强分类器,因此集成学习的泛化能力一般比单一分类器要好。
书中,第8章主要介绍了ROS与Matlab和Android的接口,以及集成使用的方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云