c++常见函数记录
摘要：1.bitsset 模板，可以操作二进制字符串，转化成数字等 2.swap()交换函数，将a,b的值交换 3.stringstream类用于字符串和其他类型的转换，操作方便 4.stx,tr1. 5.max_element（x,x+i）algorithm.h，参数是迭代器，就是两个指针。 6.rev
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posted @ 2018-01-28 19:06
01 2018 档案
c++ copy和operator =
摘要：目录(?)[+] C++中一般创建对象，拷贝或赋值的方式有构造函数，拷贝构造函数，赋值函数这三种方法。下面就详细比较下三者之间的区别以及它们的具体实现 1.构造函数 构造函数是一种特殊的类成员函数，是当创建一个类的对象时，它被调用来对类的数据成员进行初始化和分配内存。（构造函数的命名必须和类名完全相
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posted @ 2018-01-26 11:45
极大似然估计与贝叶斯估计
摘要：转：http://blog.csdn.net/liu1194397014/article/details/52766760（有空转发）
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posted @ 2018-01-25 21:34
设计模式（单例模式）
摘要：1 教科书里的单例模式 我们都很清楚一个简单的单例模式该怎样去实现：构造函数声明为private或protect防止被外部函数实例化，内部保存一个private static的类指针保存唯一的实例，实例的动作由一个public的类方法代劳，该方法也返回单例类唯一的实例。 上代码： 1 2 3 4 5
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posted @ 2018-01-24 15:38
c++ 智能指针
摘要：https://www.cnblogs.com/lanxuezaipiao/p/4132096.html http://blog.csdn.net/yc2zgh1314/article/details/51264963 https://www.cnblogs.com/benxintuzi/p/485
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posted @ 2018-01-24 13:32
算法复习-记录心得
摘要：1.给出一个规则，求出所有的结果，比如生成一个字符串等等，看似是暴力遍历的问题； 2.组合数学选择问题，从10个数中选择6个数，这个东西怎么生成呢，（10 6），用程序如何生成结果，从前到后 3.八皇后问题；在规定的地方选择位置，不冲突的位置，如何生成，肯定是循环遍历，或者不规则的只能一种情况一种的
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posted @ 2018-01-22 11:51
高斯混合模型《转》
摘要：《转发》：http://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/50889023 Orange先生 （一定请移步这个网址）。 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号
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posted @ 2018-01-20 20:53
c++linux多线程基础知识
摘要：http://blog.csdn.net/lovecodeless/article/details/24929273 http://blog.csdn.net/Jiangweihll/article/list/1 过后总结
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posted @ 2018-01-17 16:25
c++string int转化简单写法
摘要：#include #include #include //定义了stringstream类 using namespace std; int main() { stringstream s;//真的好用，很方便的操作字符串增加转化等； string sr="1234"; s>a; cout<<a;//1234100 return 0; }
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posted @ 2018-01-17 11:49
递归函数写法
摘要：void function(type& result/*结果写在参数里*/type var/*存储需要用到的值*/type& var1/*结果*/)
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posted @ 2018-01-16 09:48
海量数据问题总结
摘要：海量数据问题：数据量很大，无法直接用有限的内存存储，也就是无法一次性通过排序等处理数据。 Hash:hash本质上是一种映射函数，将键值映射为一个数值（存储位置）。查找的话当然键值冲突越少越好，但如果只是单纯的分成小文件，只要保证相同的数据在同一组，冲不冲突也无所谓。 hash_map/hash_s
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posted @ 2018-01-10 20:08
文本分类项目总结
摘要：摘抄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551（原文地址） 一.传统文本分类 1）文本预处理 文本预处理过程是在文本中提取关键词表示文本的过程，中文文本处理中主要包括文本分词和去停用词两个阶段。 2）文本表示和特征提取 文本表示： 传统做法常用词袋模型（BOW, B
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posted @ 2018-01-10 15:19
梯度提升树-负梯度和残差的理解
摘要：提升树：提升方法采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法为提升树。 对于一般的回归树，采用平方误差损失函数，这时根据前向分布每次只需要达到最优化，就能保证整体上的优化。由于平方误差的特殊性，可以推导出每次只需要拟合残差（真实值-预测值）。 梯度提升树：而对于其他损失
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posted @ 2018-01-09 17:17
正则化方法L1 L2
摘要：转载：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657（请移步原文） 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练
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posted @ 2018-01-09 15:40
c++-虚函数与多态
摘要：转发：http://blog.csdn.net/neiloid/article/details/6934135 C++中的虚函数的作用主要是实现了多态的机制。关于多态，简而言之就是用父类型别的指针指向其子类的实例，然后通过父类的指针调用实际子类的成员函数。这种技术可以让父类的指针有“多种形态”，这是
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posted @ 2018-01-08 22:13
数据结构-并查集
摘要：原文地址 ：http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/6662911 作者：飘过的小牛 这篇地址：http://blog.csdn.net/dellaserss/article/details/7724401 来看一个实例，杭电1232畅通工程
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posted @ 2018-01-08 13:09
数据结构-STL序列式容器总结
摘要：根据序列在容器中的排列特性，将常见数据结构分为：序列式容器和关联式容器。 常见序列式容器有 1.array（build-in）c++內建 2.vector 3.heap（以算法方式呈现） 4.priority-queue（优先级队列） 5.list 6.slist 7.deque 8.adapter
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posted @ 2018-01-07 17:15
python语言特性简要记载
摘要：1.python是解释型语言，而c,c++等是编译型语言。 2.python是动态类型语言，这意味着你不需要在声明变量时指定类型。 3.Python是面向对象语言，所有允许定义类并且可以继承和组合。Python没有访问访问标识如在C++中的public, private。 python内存管理： 从
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posted @ 2018-01-07 14:40
常见非线性优化算法总结（续）
摘要：常见的： 1.梯度下降：全批度下降，随机梯度下降（SGD），小批量梯度下降（batch SGD） 2.牛顿法：优化函数的二阶导数信息，海森矩阵求解困难，还有海森矩阵的逆。 3.拟牛顿法：拟牛顿法的本质思想是改善牛顿法每次需要求解复杂的Hessian矩阵的逆矩阵的缺陷，它使用正定矩阵来近似Hessia
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posted @ 2018-01-07 13:26
梯度下降法中的梯度理解
摘要：注意几点： 1.梯度和方向导数有很大关系。 2.梯度的定义：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。（最大方向导数的方向和最大方向导数的模）。 3.方向导数的定义：在函数定义域的内
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posted @ 2018-01-07 10:32
最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）
摘要：1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Es
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posted @ 2018-01-06 14:45
算法复习-a 到 z不完全排列生成
摘要：在网上看到这个题，觉得很有意思，也算是一种方法。。。但是复杂度同样很高，生成全排列本身需要很大复杂度。 题目：现在有 a 到 z 26 个元素， 编写程序打印 a 到 z 中任取 3 个元素的组合（比如 打印 a b c ，d y z等） 分析： 大家看看我这么做行不 问题1：不可能出现 bac等。
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posted @ 2018-01-05 16:28
算法复习-判断数字的二进制1的个数
摘要：该方法比直接移动的次数肯定要少。效率更高！
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posted @ 2018-01-05 16:11
最大熵模型 三
摘要：转：https://www.cnblogs.com/ooon/p/5677098.html
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posted @ 2018-01-04 22:48
最大熵模型 二
摘要：转发：https://www.cnblogs.com/wxquare/p/5858008.html 1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值就越大；若随机变量退化成定值，熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x)，则其熵为： 联合熵和条件熵
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posted @ 2018-01-04 22:47
最大熵模型
摘要：最大熵模型总结 声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 摘要 本文对最大熵模型进行了系统性的学习和总结，从不同的角度来解读熵的概念以及最大熵的内涵。对最大熵的具体应用进行了梳理，并介绍了与最大熵相关的一些概念，最后通过一个简单的demo来对最大熵模型
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posted @ 2018-01-04 22:44
算法复习-平面内极大值点
摘要：1.在今日头条的编程题里遇到，起初的想法复杂了，使用分治算法做，但是感觉数据结构方面很难处理，不是线性时间，O(nlogn)。 2.在网上看到的方法使用了排序算法，虽然排序算法时间复杂度为o(nlogn)，但是后面的生成步骤为O(n). 3.看图，极大值点有这些特点，前面的y值比后面的Y值大，所以将
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posted @ 2018-01-04 18:00
算法复习-生成全排列
摘要：对于排列a[1...n]，找到所有满足a[k]<a[k+1](0<k<n-1)的k的最大值，如果这样的k不存在，则说明当前排列已经是a的所有排列中字典序最大者，所有排列输出完毕。 在a[k+1...n]中，寻找满足这样条件的元素l，使得在所有a[l]>a[k]的元素中，a[l]取得最小值。也就是说a
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posted @ 2018-01-04 17:52
算法复习-归并排序
摘要：注意： 1.归并排序在待排数组上进行，但也需要辅助空间先将左右排序好的保留下来，再重新映射到原数组，为O(n)。 2.总的时间为O（nlogn）。
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posted @ 2018-01-04 15:37
算法复习-快速排序
摘要：需要严格注意的几点： 1.如果选择左边元素，则开始从又右向左选取比这个数小的（不是小于等于的）交换 2.然后从左到右选择比这个元素大的，交换 3。每次都要判断左边的索引是否小于右边的索引，直到相等，还要注意这个元素要到指定的位置，因为此时左边索引和右边相等，所以使用哪个都可以了。 4.然后进行递归处
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posted @ 2018-01-04 15:20
连续特征的离散化
摘要：作者：严林链接：https://www.zhihu.com/question/31989952/answer/54184582来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 以下内容来源于跟几位大牛交流的结果并加入了一定自己的理解。 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑
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posted @ 2018-01-04 10:33
机器学习归一化
摘要：转发：http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801（请移步原文） 机器学习、数据挖掘工作中，数据前期准备、数据预处理过程、特征提取等几个步骤几乎要花费数据工程师一半的工作时间。同时，数据预处理的效果也直接影响了后续模型能否有效
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posted @ 2018-01-04 09:42
机器学习中的偏差(bias)和方差(variance)
摘要：转发：http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53789487请移步原文 内容参见stanford课程《机器学习》 对于已建立的某一机器学习模型来说，不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的，因此应该有一种合理的诊断方法。 偏差和方差
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posted @ 2018-01-03 20:40
c++ printf和cout的性能
摘要：今天做了一道编程题，仔细检查了算法并没有错误，但是结果显示时间超时，但仍有80%的案例通过了，很奇怪。 通过将cin换成scanf，cout换成printf结果AC，实验发现二者性能差了很多，在输出100000个数时，时间几乎翻倍了。
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posted @ 2018-01-03 16:05
hash详细介绍
摘要：转发http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4719267.html （请转步这个网站，写得非常好）
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posted @ 2018-01-03 13:19
Bagging和Boosting 概念及区别
摘要：Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。 1、Bagging (
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posted @ 2018-01-02 21:34
c++ string去除左右空格
摘要：res.substr(res.find_first_not_of(' '),res.find_last_not_of(' ') + 1)
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posted @ 2018-01-02 21:24
c++ string转char*
摘要：1、如果要将string转换为char*，可以使用string提供的函数c_str() ，或是函数data()，data除了返回字符串内容外，不附加结束符'\0'，而c_str()返回一个以‘\0’结尾的字符数组。2、const char *c_str();c_str()函数返回一个指向正规C字符串
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posted @ 2018-01-02 21:12
浙公网安备 33010602011771号