【Boost】

软通智慧启动鲲鹏原生应用开发合作

1月25日，软通智慧科技有限公司启动鲲鹏原生应用开发合作，将基于鲲鹏硬件底座、openEuler、开发套件KunpengDevKit和应用使能套件KunpengBoostKit开展面向智慧园区、政务、水利水务等行业场景的软硬件原生应用开发
科技赋能生活·2024-02-02 15:22

源码安装 gem5

sudoaptinstallbuild-essentialgitm4sconszlib1gzlib1g-dev\libprotobuf-devprotobuf-compilerlibprotoc-devlibgoogle-perftools-dev\python3-devlibboost-all-devpkg-configpython3
Eloudy·2024-02-02 14:02

【数据+代码】使用XGBoost实现回归分析

1、引言本文涵盖主题：XGBoost实现回归分析，包括数据准备、模型训练和结果分析三个方面。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

机器学习中集成方法的Bagging和Boosting动画指南

许多人经常难以理解Bagging和Boosting的核心要点。本文通过动画展示了这两种技术的内部工作原理：简而言之，集成方法将多个模型结合在一起以构建一个更强大的模型。
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

python 机器学习XGBoost，SVM图像分类与数据预测分析

文章目录0前言+【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测+1逻辑回归的介绍和应用+1.1逻辑回归的介绍+1.2逻辑回归的应用2.Demo实践+Step1
Jackie_AI·2024-02-01 23:04

15分钟阅读教你足跟痛、拇外翻、高脚背、扁平足如何选鞋

阿迪BOOST、耐克ZOOM、
葵葵说鞋·2024-02-01 23:17

集成学习-随机森林总结

随机森林集成学习的核心思想是将若干个个体学习器以一定的策略结合起来,最终形成一个强学习器,以达到博采众长的目的.集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging
大鳄鱼小鳄鱼·2024-02-01 19:19

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题 求解！

问题一读取数据数据预处理数据分析数据变化趋势数据分布数据统计——均值、方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习
HHHTTY-·2024-02-01 10:08

C++ —— 智能指针

RAII2.智能指针的原理三、智能指针的缺陷及其发展3.1std::auto_ptr3.2std::unique_ptr3.3std::shared_ptr3.4std::weak_ptr四、C++11和boost
Tlzns·2024-01-31 20:02

2022-04-11上

carData)library(car)library(pROC)library(caret)library(tree)library(randomForest)library(gbm)library(xgboost
woaishangxue·2024-01-31 17:02

Boosting semantic human matting with coarse annotations

前向推理在modelscope中开源了，但是训练没开源，且是基于TensorFlow的，复现起来是比较麻烦的。1.Introduction分割技术主要集中在像素级二元分类，抠图被建模为前景图像F和背景图像B的加权融合，大多数matte方法采用指定的trimap作为约束来减少解的空间，trimap将图像分成三个区域，包括明确的前景，明确的背景和未知区域。但是trimap的获取如果人工标注的话，成本太
Kun Li·2024-01-31 13:24

linux下python安装vtk6.3怎样配置环境_Ubuntu14.04/Ubuntu16.04 + PCL + Boost + Eigen3 + QT5 + VTK6.3.0 配置安装...

在PCL官方的说明文档里给明了PCL的所依赖的三方库：PCL官方安装包括：Boost、Eigen、FLANN、VTK，其中VTK又依赖与QT5。下面介绍各个库的安装方法。
Andy区块链·2024-01-31 05:19

win10+vs2019+CGAL5.3.1+Boost1.72+QT配置及例子

1、背景最近研究三维的东西比较多，里面很多用到几何的内容，而最强大的几何库是CGAL，而CGAL库是依赖boost的，同时一些可视化的东西是依赖QT，QT是可选的，因为可视化在项目实际使用一般不是必要的
孤高丶逛侠·2024-01-31 05:49

C++ 读写锁

需要boost库支持，或者C++17原生支持std::shared_mutex#include#includeusingnamespacestd;typedefboost::shared_mutexSharedMutex
qq_38781075·2024-01-30 22:53

boost编译静态库

版本1_83_0下载地址https://boostorg.jfrog.io/artifactory/main/release/1.83.0/source/boost_1_83_0.zip解压后根目录可见参考方式
youyudexiaowangzi·2024-01-30 21:00

分类预测 | Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost
机器学习之心·2024-01-30 08:18

【数据竞赛】5行代码提升GBDT，提升巨大！

看过我历史文章的都知道，以lightgbm，xgboost，catboost为代表的GBDT，在部分工业界场景的表格数据集上，一直一览众山小。
风度78·2024-01-30 02:31

建模调参笔记

XGBOOST笔记：#常规参数gbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread
KingsleyLin·2024-01-30 01:29

【源码讲解】sylar服务器框架----配置模块

提供了大量类型转换类的偏特化实现，用到的库：boost库中的lexical_cast安装命令：aptinstalllibboost-devyaml-cppGitHub-jbeder/yaml-cpp:AYAMLparserandemitterinC
Dereyer·2024-01-29 22:57

XGBoost在线出餐预测服务介绍

1.项目背景和算法简介点我达是一家致力于提供城市即时物流配送服务公司。在餐饮外卖行业，商家从接受外卖订单到做出餐品做并打包完毕所需要的时间，称为出餐时间。实现准确预测该时间，可以让派单系统确定合理的派单时间，对于出餐慢的订单，可以延迟派单，从而减少配送员在商家的等餐时间，提升配送员的体验，提高配送效率。本项目的内容是提供在线预测出餐服务，为调度系统提供订单的出餐时间。项目上主要围绕两个问题进行设计
Python技术博文·2024-01-29 20:10

C++语法复习笔记-9.C++STl、Boost库、多线程编程（进行中）

文章目录1.STL1.概览2.容器2.1.序列式容器vector、list、deque初始化遍历-for_each函数2.2.适配器stack、queue、priority_queue初始化访问方式2.3.关联型容器map、set插入元素遍历-仿函数查询-find函数删除-erase函数用for循环用find函数查找删除或直接删除3.仿函数3.1概念3.2排序代码示例C++原生函数C++泛型编程C
天生我才~~·2024-01-29 13:19

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

文章目录Stacking算法Blending算法集成学习的确强大，从普通的决策树、树的聚合，到随机森林，再到各种Boosting算法，很长见识。
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之偏差和方差

这个思路导出的随机森林、梯度提升决策树,以及XGBoost等算法,都是常用的、有效的、经常在机器学习竞赛
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:29

机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)

文章目录介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging算法与Boosting算法的不同之处介绍Boosting的意思就是提升，这是一种通过训练弱学习模型的“
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:54

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）想要更换数据，替换Excel数据即可运行代码中含有详细中文注释可代码定制！
树洞优码·2024-01-29 06:39

大力支持手机应用开发，Coloros开放自家核心引擎Hyper Boost！

但诸多开发商都将自己的软件核心技术视若珍宝，其实这一点阻碍了技术的发展，如今OPPO作为厂商，开放了自己的技术核心：HyperBoost加速引擎！HyperBoost是什么？
Quster·2024-01-29 05:42

考研长难句-1-30

Thecompany'ssharepriceisupby32%sincethestartoftheyear,buoyedinpartbyrenewedinvestorinterestinthetechindustryamiddoubtsthatbooststothebankingandmanufacturingsectorspromisedbyDonaidTrumpwillcometofruiti
EasyNetCN·2024-01-28 23:07

boost

boost下载boost官网下载boost配置ubuntu下怎么配置boost库下载好之后。1，解压：tar-zxvf.tar.gz文件2，编译.
猿饵块·2024-01-28 22:59

MPS-MPQ8875-buck-boost芯片分析

1.MPQ8875芯片分析官方datasheet：link常用特性：支持2.2V至36V的宽输入电压范围5A输出电流支持buck、boost、buck-boost拓扑可以通过I2C配置开关频率QFN-34
硬晨·2024-01-28 22:43

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM
Icevivina·2024-01-28 12:53

我的隐私计算学习——联邦学习（3）

（五）纵向联邦学习—安全树思路可以通过以下脉络学习：决策树--------->集成方法Bagging&Boosting--------->GBDT--------->XGBoost--------->SecureBoostTree
Atara8088·2024-01-28 00:24

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能

【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能本文展示多种非常用多输入单输出回归预测模型效果。
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:55

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）本文展示多种非常用多输入多输出回归预测模型效果
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:24

详谈c++智能指针！！！

std::auto_ptr2.std::unique_ptr3.std::shared_ptr4.std::weak_ptr5.智能指针的大小6.智能指针使用注意事项二、智能指针的模拟实现三、C++11和boost
ilycyq·2024-01-27 20:21

AllData 10.53 Repair Software Download

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abc1294211669·2024-01-27 19:28

基于c++ boost库实现进程管理

基于c++boost库实现进程管理1.前言基于c++boost库与Terminator终端，实现启动进程、进程运行状态监听、自动重启进程、杀死进程、设置进程环境变量等基础功能。
weixin_43773499·2024-01-27 18:56

C++基于boost.process封装的进程管理模块

概述Boost.Process提供了管理当前执行进程上下文、创建子进程、用C++流和异步I/O进行通信的能力。由于我希望对外屏蔽掉boost库的引用并做简化封装，因此有了如下进程管理库的封装。
橘色的喵·2024-01-27 18:25

滴滴基于 Ray 的 XGBoost 大规模分布式训练实践

背景介绍作为机器学习模型的核心代表，XGBoost在滴滴众多策略算法业务场景中发挥着至关重要的作用。因此，保障并持续提升XGBoost模型的离线训练及在线推理稳定性一直是机器学习平台的重点工作。
滴滴技术·2024-01-27 17:58

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的
飘涯·2024-01-27 16:34

计算机毕业设计选题参考 算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec+textcnn的微博评论情感分析研究基于线性回归XGBoost
mqdlff_python·2024-01-27 15:10

Boost 适用 filesystem 库，statx 函数无法找到引用问题的解决方案。

1、boost高版本使用了statx函数，这个函数是在Linux内核版本4.11之后引入的。所以：可以升级Linux内核版本到4.11之后即可。
liulilittle·2024-01-27 12:21

lio livox 保存地图PCD文件

include"Estimator/Estimator.h"typedefpcl::PointXYZINormalPointType;intWINDOWSIZE;boolLidarIMUInited=false;boost
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2024-01-27 09:57

记录一次c++ xgboost的简单使用以及分类实现

1.首先跟着这篇文章弄：在Windows中如何安装XGBoost的C++版本进行模型训练和推理-CSDN博客。但是他第5点是我参考了中文文档里面来弄的，也就是cmake..
しろいし·2024-01-27 09:46

openmp编程在linux下编译命令,OpenMP在ARM-Linux以及NDK中的编译和使用

这次突然听同事说增加了OpenMP选项后，在Windows+X86上有极大的优势，adaboost速度提高3倍。所以赶快在ARM-Android-NDK上测试一下。
半生瓜Cc·2024-01-27 08:58

机器学习 | Python算法XGBoost

机器学习|Python算法XGBoostXGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。
天天酷科研·2024-01-27 07:22

机器学习 | Python算法LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，专门用于解决分类和回归等问题。
天天酷科研·2024-01-27 07:52

boost异常 boost::filesystem::directory_iterator::construct: Not a directory

如果给boost::filesystem::path传入的字符串，没有判断该path的类型，就生成boost::filesystem::directory_iterator就会抛出该异常假定字符串pPath
sidemap·2024-01-26 21:31

XGBoost系列6——探秘XGBoost的黑盒：模型解释与可视化

目录写在开头1.XGBoost模型的解释困境1.1模型复杂性1.2非线性关系建模1.3缺乏可解释性工具1.4对业务应用的挑战2.SHAP、LIME等解释工具的介绍2.1SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations
theskylife·2024-01-26 21:21

XGBoost系列7——XGBoost的性能优化策略

目录写在开头1.XGBoost的并行计算原理1.1特征并行1.2数据并行1.3参数调整优化并行性能1.4多线程和分布式计算2.大规模数据集的分布式训练2.1分布式训练原理2.2集群配置2.3参数调整2.4
theskylife·2024-01-26 21:21
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