Boost程序库

【算能】麒麟系统编译sophon-stream报错

致命错误：boost/version.hpp：没有那个文件或目录#include解决方案：sudoyuminstallboost-devel
我是硝酸钾·2023-11-02 18:33

【算能】stream在docker的环境下编译报错

./3rdparty/websocketpp/websocketpp/common/asio.hpp:56:14:fatalerror:boost/version.hpp:Nosuchfileordirectory56
我是硝酸钾·2023-11-02 18:33

RDKit新手入门

开源的化学信息工具包采用了商业友好的BSD协议核心数据结构和算法用C++实现通过Boost.Python技术对RDKit进行封装，提供Python2/Python3的接口通过SWIG技术提供Java和C
AIDD Learning·2023-11-02 17:58

C++基础语法——智能指针

①RAII②智能指针的原理③std::auto_ptr模拟实现④std::unique_ptr模拟实现⑤std::shared_ptr模拟实现⑥std::weak_ptr模拟实现⑦定制删除器4.C++11和boost
轩轩曲觞阁·2023-11-02 16:30

xgboost公式推导

xgboost公式推导基本构成boostedtree作为有监督学习算法有几个重要部分：模型、参数、目标函数、优化算法模型模型指给定输入x如何去预测输出y参数参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数
叫我老村长·2023-11-02 15:29

模型应用系实习生-模型训练笔记(更新至线性回归、Ridge回归、Lasso回归、Elastic Net回归、决策树回归、梯度提升树回归和随机森林回归)

x_train,x_test,y_train,y_test）1.1导包1.2数据要求1.21导入数据1.22数据类型查看检测以及转换1.22划分数据二、回归2.1线性回归2.2随机森林回归2.3GradientBoostingRegressor
南师大蒜阿熏呀·2023-11-02 15:15

Lodash 真的死了吗？Lodash 5 在哪里？

Lodash是那些为JavaScript提供便利功能的实用程序库之一，它使编程变得更加轻松。许多开发者使用它来简化对象和数组的处理。它也是一个像Moment.js那样被捕获得措手不及的库。
@大迁世界·2023-11-02 09:34

linux系统软件包分类,Linux下软件包类故障排错方案详解

软件包类故障在Linux系统中比较常见，例如：需要编译源码包程序时系统中没有安装gcc编译工具，安装RPM软件包时有未解决的依赖关系，程序库文件或头文件的安装路径不正确等，软件包类故障产生的原因非常多，
扶摇ggr·2023-11-02 05:42

机器学习算法学习-适应提升树（Adboost）

事实上，集成算法有三种：Bagging，Boosting和Stacking。随机森林就是一种经典的bagging算法。
Kiroro·2023-11-02 03:15

c++技术系统学习资料

原文地址：http://www.open-open.com/bbs/view/13234015583741、C++各大有名库的介绍——C++标准库2、C++各大有名库的介绍——准标准库Boost3、C+
焦三仙本仙·2023-11-01 22:47

19.0 Boost 基于ASIO网络编程技术

BoostASIO库是一个基于C++语言的开源网络编程库，该库提供了成熟、高效、跨平台的网络API接口，并同时支持同步与异步两种模式，ASIO库提供了多重I/O对象、异步定时器、可执行队列、信号操作和协程等支持
孤风洗剑·2023-11-01 16:30

Windows 下 VC++ 使用 boost::asio + WSAEventSelect + WSACreateEvent 实现 async-listen-accept socket-fd

什么需求会放弃直接使用boost::asio::ip::tcp::acceptor？来监听并接受来自客户端的socket实例？
liulilittle·2023-11-01 16:29

解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法
春人.·2023-11-01 11:34

elasticsearch进阶语法（未完成）

elasticsearch进阶进阶语法-查询复合查询boolquery(布尔查询)boostingquery(提高查询)constant_score（固定分数查询）dis_max(最佳匹配查询）function_score
看看1996·2023-11-01 11:30

项目实操——用python上演一场浪漫的烟花秀

做一个这样有趣的小项目并不复杂，只需一点可视化技巧，100余行Python代码和程序库Tkinter，最后我们就能达到下面这个效果：免费视频教程：www.mlxs.top学完本教程后，你也能做出这样的烟花秀
公子曼步·2023-11-01 09:33

Python机器学习10——梯度提升

梯度提升也是属于集成方法，最早的提升法是Adaboost，后来拓宽到梯度提升法GBM，然后又有了一些改进的版本，例如XGboost，LightGBM，都是目
阡之尘埃·2023-11-01 09:54

【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingRegressor集成学习

答案是有的，这就要用到机器学习中的一种算法——梯度提升回归（GradientBoostingRegressor）。假设现在有一组房屋数据，包括房屋面积、楼层、距离市中心的距离和建造年份等信息。
Mr数据杨·2023-11-01 09:17

scikit-learn机器学习六 （决策树和随机森林）

scikit-learn机器学习六决策树决策树简介决策树实战：红酒决策树随机森林套袋法（自发集成）推进法（AdaBoost）堆叠法决策树决策树简介决策树是一种能够对一个决策进行建模的树形图我们在数据结构课程中
国家一级假勤奋大学生·2023-11-01 06:47

boost::beast::websocket 服务器端获取客户端请求的URL相对路径（URL RVA PATH）

WebSocket，URL格式：WS协议://{主机}:{端口}{RVAPATH}，比如：ws://121.40.165.18:8800协议：WS（HTTP）、WSS（HTTPS），本文则提示boost
liulilittle·2023-11-01 05:39

我的编译BOOST笔记

许多新人对于编译BOOST感到无从下手，甚至因此而放弃使用BOOST，那真的太可惜了，下面我把一些常用的BOOST编译方法贴于此，同时也作为自己的笔记。
wgm001·2023-11-01 05:07

快速部署私有云笔记，免费享受多端同步

大家听闻较多的有印象笔记、有道云笔记、为知笔记、OneNote和Notion等，还有一些稍微冷门的比如蚂蚁笔记、Joplin、Boostnote、Obsidian和Typ
老Q量化投研·2023-11-01 05:31

window定时任务，断网触发关机

具体步骤如下：一从“开始”＞“所有程序”＞“附件”＞“系统工具”＞“计划任务程序”打开计划任务程序管理界面；二点击左侧的“计划任务程序库”，点击“操作”菜单，选择“创建任务”打开创建
whl_6bca·2023-11-01 04:47

决策树- 随机森林/GBDT/XGBoost

转载：决策树-随机森林/GBDT/XGBoostBagging:各分类器之间没有依赖关系，可各自并行，Bagging+决策树=随机森林Boosting:各分类器之间有依赖关系，必须串行，比如Adaboost
weixin_50304531·2023-10-31 23:18

spyder环境下安装xgboost的方法及常见错误

xgboost：Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。
远方上&肖·2023-10-31 20:35

python xgboost 导入失败,Sagemaker笔记本电脑上的xgboost导入失败

IamtryingtouseXGBoostonSagemakernotebook.Iamusingconda_python3kernel,andthefollowingpackagesareinstalled
奶爸保-嘉林·2023-10-31 20:34

20181125 XGBoost 学习笔记

1.背景关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战地址，希望对xgboost原理进行深入理解。
dichu8371·2023-10-31 20:56

【错误解决方案】ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘

1.错误提示在尝试导入名为'xgboost'的模块时出现了ModuleNotFoundError。
DRobot·2023-10-31 20:22

安装mysql5.7

一、MYSQL安装下载：wgethttp://mirrors.sohu.com/mysql/MySQL-5.7/mysql-boost-5.7.23.tar.gz解压：tarxzvfmysql-boost
若熙笔记·2023-10-31 17:33

数智人才培养丨学生学徒阶段成果分享

自学徒制开展以来，泰迪智能科技指导学员完成多项企业应用项目，开展多次项目经验分享交流，让学员在实践中不断学习和成长，以下为部分优秀成果项目展示：01.金融+大数据关键技术数据标准化XGBoost指标构建异常值处理相关性分析
泰迪智能科技·2023-10-31 16:40

生产环境使用boost::fiber

简介boost::fiber是一类用户级线程，也就是纤程。其提供的例子与实际生产环境相距较远，本文将对其进行一定的改造，将其能够投入到生产环境。
大隐隐于野·2023-10-31 11:38

Boost Fiber协程库使用详解

一、概述Boost.Fiber是一种微线程（用户层），也可以叫作纤程（协程），与一般的协程相比，其内部提供了调度管理器。
大隐隐于野·2023-10-31 11:08

【错误解决方案】ModuleNotFoundError: No module named ‘ngboost‘

1.错误提示在python程序，尝试导入一个名为'ngboost'的模块，但Python提示找不到这个模块。
DRobot·2023-10-31 09:24

lua入门教程：第五章 C API c语言调用lua代码

Lua可以作为程序库用来扩展应用的功能，也就是Lua可以作为扩展性语言的原因所在。
go2coding·2023-10-31 08:17

CrossOver 23.6.0 Mac直接运行Windows程序软件

CrossOverMac包括一个Windows程序库，用于它可以运行的Windows程序。
仙剑魔尊重楼·2023-10-31 02:46

Panda3d 介绍

的运行Panda3d加载一个熊猫父节点和子节点之间的关系验证Panda3d的坐标系统X轴的平移Y轴的平移Z轴的平移X轴的旋转Y轴的旋转Z轴的旋转Panda3D是一个3D引擎:一个用于3D渲染和游戏开发的子程序库
独坐寒江边·2023-10-30 22:32

FlatBuffers 转换数据字节为JSON字符串的格式。

include"prerequisites.h"#include"msg_define_generated.h"#include"LoggerManager.h"classMessageDefinefinal:privateboost
liulilittle·2023-10-30 15:05

boost在ubuntu16，windows10的安装

https://www.boost.org/下载boost文件boost在Ubuntu下安装tarxvzfboost_1_50_0.tar.gzsudo./bootstrap.shsudo.
lixin_karl·2023-10-30 14:09

提高微星笔记本Linux下散热性能，MSI-EC 驱动新补丁发布

MSI-EC驱动程序近日迎来新补丁，为微星笔记本带来CoolerBoost功能。该功能允许提高笔记本电脑的风扇转速，以增强散热性能。
分享IT资源·2023-10-30 11:20

python机器学习——xgboost简介

xgboost简介（1）背景（2）什么是XGBoost（3）为什么要用XGBoost（4）XGBoost相比传统gbdt有何不同？xgboost为什么快？xgboost如何支持并行？
曹文杰1519030112·2023-10-30 09:17

如何开发python sdk调用数据_python调用 api

Boost.Python简介Boost.Python简单概括：是Boost库的一部分；用来在C++代码中调用python代码以及在Python代码中调用C++代码，并且避免用户直接操作指针。
weixin_39883462·2023-10-30 01:24

特征筛选还在用XGB的Feature Importance？试试Permutation Importance

基于决策树的算法，如RandomForest，Lightgbm,Xgboost，都能返回模型默认的FeatureImportance，但诸多研究都表明该重要性是存在偏差的。
我爱Python数据挖掘·2023-10-30 01:18

XGBoost

https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/81410574
禾木清清·2023-10-29 15:07

[转] 场景管理

场景图在图形引擎中的地位是毋庸置疑的，它不仅提供了对用户在空间中查找和搜索物体提供了高速的优化，并且针对程序库（对我们而言就是Ogre）的渲染需要，提供了相应的搜索、排序以及剔除功能。
weixin_30641999·2023-10-29 13:03

SceneManager 第五章 Ogre场景管理器

场景图在图形引擎中的地位是毋庸置疑的，它不仅提供了对用户在空间中查找和搜索物体提供了高速的优化，并且针对程序库（对我们而言就是Ogre）的渲染需要，提供了相应的搜索、排序
leeeyupeng·2023-10-29 13:32

IDE组成部分（Microsoft Visual Studio-20121211

连接器：组合编译器根据源代码文件生成的各种模块，从作为C++组成部分提供的程序库中添加所需的代码模块，并将所有模块整合成可执行的整体
长空飞鸟·2023-10-29 12:07

风速发电预测（线性回归模型 、XGBoost模型 、决策树回归模型 、随机森林回归模型 、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换为其它时序数据集）

1.前言1.1.运行效果：风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换_哔哩哔哩_bilibili1.2
深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:09

CrossOver 23.6.0 虚拟机新功能介绍

CrossOver23.6.0Mac包括一个Windows程序库，用于它可以运行的Windows程序。
tubage2023·2023-10-29 11:57

集成学习——AdaBoost

集成学习简单来说，集成学习就是将一组个体学习器结合起来，通过某种策略，将其结合成一个总学习器来完成相应任务；集成学习是为了得到比单一学习器更好的泛化性能。主要分为两种类型：若每个个体学习器是通过同一算法得到，则称为同质，每个各体学习器称为基学习器；若每个个体学习器是由不同算法得到，则称为异质，个体学习器也可称为组件学习器。集成学习的一个核心是：如何产生并结合“好而不同”的个体学习器。下面是西瓜书里
没天赋的学琴·2023-10-29 10:32

C++11/14 Boost探秘--类型特征萃取

[TOC]>type_traits已经成为了c++11/14标准的一部分，头文件为，该库实现了c++无法完成的特征萃取机功能，是泛型和模板编程基础设施。>为了方便查看结果，后面测试全部返回true。#概述type_traits库提供一组特征类，可以在编译器确定类型或者说是元数据是否拥有某特征，是否支持原生数组，是否是证书，是否重载某运算符，检查是否同一类型，还有添加或移除const，volatit
Simon-son·2023-10-29 08:47

C++11/14 Boost探秘--类型特征萃取

为了方便查看结果，后面测试全部返回true。概述type_traits库提供一组特征类，可以在编译器确定类型或者说是元数据是否拥有某特征，是否支持原生数组，是否是证书，是否重载某运算符，检查是否同一类型，还有添加或移除const，volatitle等元数据类型简单数据类型检查is_integral:检查T是否为bool，char，int等整形is_floating_point:检查T是否为浮点型i
Ruben-Lv·2023-10-29 08:43
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