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2016年5月31日 #

摘要: C++开发者都应该使用的10个C++11特性 C++开发者都应该使用的10个C++11特性 在C++11新标准中,语言本身和标准库都增加了很多新内容,本文只涉及了一些皮毛。不过我相信这些新特性当中有一些,应该成为所有C++开发者的常规装备。你也许看到过许多类似介绍各种C++11特性的文章。下面是我总 阅读全文
posted @ 2016-05-31 06:56 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)

摘要: http://www.boost.org/doc/libs/1_61_0/ Boost 1.61.0 Library Documentation AccumulatorsFramework for incremental calculation, and collection of statisti 阅读全文
posted @ 2016-05-31 06:30 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(430) 评论(0) 推荐(0)

摘要: C++ 三大库boost、loki、stlport C++ 三大库boost、loki、stlport 在C++中,库的地位是非常高的。C++之父 Bjarne Stroustrup先生多次表示了设计库来扩充功能要好过设计更多的语法的言论。现实中,C++的库门类繁多,解决的问题也是极其广泛,库从轻量 阅读全文
posted @ 2016-05-31 06:25 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(585) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 内容简介 · · · · · · Boost 是一个功能强大、构造精巧、跨平台、开源并且完全免费的C++程序库,有着“C++‘准’标准库”的美誉。 Boost 由C++标准委员会部分成员所设立的Boost 社区开发并维护,使用了许多现代C++编程技术,内容涵盖字符串处理、正则表达式、容器与数据结构、 阅读全文
posted @ 2016-05-31 05:44 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(638) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 1)首先去官网下载boost源码安装包:http://www.boost.org/ 选择下载对应的boost源码包。本次下载使用的是 boost_1_60_0.tar.gz (2)解压文件:tar -zxvf boost_1_60_0.tar.gz (3)进入源代码路径执行命令 ./bootstra 阅读全文
posted @ 2016-05-31 05:18 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(793) 评论(0) 推荐(0)

2016年5月30日 #

摘要: 1,TrueCrypt trueCrypt,是一款免费开源的加密软件,同时支持Windows Vista,7/XP, Mac OS X, Linux 等操作系统。TrueCrypt不需要生成任何文件即可在硬盘上建立虚拟磁盘,用户可以按照盘符进行访问,所有虚拟磁盘上的文件都被自动加密,需要通过密码来进 阅读全文
posted @ 2016-05-30 10:07 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(578) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 1. 第一个demo 2. configs详解——之成员 3. configs详解——之field 4. configs详解——之site, page和console 5. configs详解——之回调函数 6. 爬虫进阶开发——之内置函数 7. 爬虫进阶开发——之模板化 8. 爬虫进阶开发——之图 阅读全文
posted @ 2016-05-30 03:48 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(848) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 大数据为什么要选择Spark Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析。 Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发,其核心部分的代码只有63个Scala文件,非常轻量级。 Spark 提供了与 Hadoop 相似的开源集群计 阅读全文
posted @ 2016-05-30 03:36 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(373) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 人工智能的概念提出已经很多年,但最近一次大热是在“人机大战”战胜世界围棋高手李世石的AlphaGo。同样,近几年安防行业热门的深度学习和模式识别的概念也频频出现在公众的视野当中,那么它们是如何应用在安防领域中?目前最前沿的应用又有哪些?以下将为您一一解答。 安防大数据挖掘 平安城市从2010年在全国 阅读全文
posted @ 2016-05-30 03:28 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(313) 评论(0) 推荐(0)

摘要: 0.缺乏数据(LackData) 对于分类问题或预估问题来说,常常缺乏准确标注的案例。 例如: 欺诈侦测(FraudDetection):在上百万的交易中,可能只有屈指可数的欺诈交易,还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来,这就需要在建模前花费大量人力来修正。 信用评分(CreditScoring): 阅读全文
posted @ 2016-05-30 03:27 xxxxxxxx1x2xxxxxxx 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)

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