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摘要: 主要是给了一个简单的实例去展示系统的一个完整的线性回归模拟是什么样的; 例如,对于一个简单的线性回归模型,我们采用如下公式进行模拟: 可以自己拟定数据集: t_c = [0.5, 14.0, 15.0, 28.0, 11.0, 8.0, 3.0, -4.0, 6.0, 13.0, 21.0] t_u 阅读全文
posted @ 2020-12-16 18:18 暮云林凌 阅读(113) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本章节主要讲述如何利用python和pytorch来读取csv文件; 主要重点在于以下几个: 1.如何读取csv文件; 2.关于切片问题; 3.如何从单值target来构建one-hot target; 4.关于高级索引的问题; 5.各种均值和方差函数的使用; 一、CSV文件读取: 关于csv文件读 阅读全文
posted @ 2020-12-16 16:49 暮云林凌 阅读(611) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 张量基本概念: 张量其实就是tensor,和tensorflow里的基础数据结构相同,本质就是N维数组; 张量的提出本质是为了优化底层数学计算速度; C++和python这种解释型语言相比之所以有优越性,本质就是因为所有类似于内置类型的数值都是采用连续内存直接存储; 而python则是以对象类型进行 阅读全文
posted @ 2020-12-15 11:04 暮云林凌 阅读(985) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 本章节主要讨论参数转换的问题,炸出来很多之前没怎么看到的点; 对于书上之前,举了这样一个返回const by-value的例子; #include<iostream> #include<vector> using namespace std; class rational { public: rat 阅读全文
posted @ 2020-12-09 16:27 暮云林凌 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本章节主要概述了非成员、非友元函数和成员函数的抉择问题; 本章节主要指出了如果盲目的增加成员函数,调用其他的成员函数,会破坏数据的封装性; 原因:如果对private成员访问越多,约会破坏数据的封装性,所以使用非成员、非友元函数,可以保障数据的封装性,因为只会访问public数据; 并且本章节也大致 阅读全文
posted @ 2020-12-09 14:54 暮云林凌 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 通过大量的篇幅说明了两点,但是自己没有接触过太大的工程性代码,所以缺乏这样的思想; 1.将成员变量设置为private,并且通过一些函数对其操作、修改和约束; 2.protect不比public更具有封装性; 阅读全文
posted @ 2020-12-08 20:05 暮云林凌 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本章主要针对于返回引用做了一些相关的解释,并且涉及到了heap和stack空间的相关概念; 注意一下堆和栈的相关概念: 相当于C++来说,栈空间相当于显式直接声明,不用定义,回收由编译器负责,典型的回收情况是出了作用域自动销毁; 而堆空间则是通过new/delete来进行分配和回收,并且值得注意的是 阅读全文
posted @ 2020-12-08 18:04 暮云林凌 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本章之前在C++primer上看到过,N年前的东西,但是一直不太清楚,并且终于发现了以前自己没太注意的一个点。。。 本章节主要涉及const引用、普通引用、值传递三方面的内容; 英文称之为:pass-by-reference-to-const\pass-by-reference\pass-by-va 阅读全文
posted @ 2020-12-08 16:55 暮云林凌 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本章节主要讲述了一些基本的class设计理念以及一些需要注意的地方; 个人认为需要重新补一下设计模式相关的东西,毕竟发现从本章开始,技术层面涉及的不多,全是设计理念的问题; 关于class类的考虑应该有如下形式: 1.新type的对象如何创建和销毁,例如operator new或者operator 阅读全文
posted @ 2020-12-08 16:00 暮云林凌 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本章节主要讲述了关于接口的使用问题,也就是如何设计一个被正确使用,而不是被误用的接口; 文中主要针对以下点做了阐述: 1.注意类型系统错误:例如传参中传入的类型和所需要的类型并不符; 2.限制类型内操作:防止因为用户的操作来进行未定义的操作; 3.避免忘记一些操作:经典的shared_ptr指针的问 阅读全文
posted @ 2020-12-08 11:23 暮云林凌 阅读(102) 评论(0) 推荐(0)
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