Boost进程通信

【Linux】进程通信

欢迎来到Cefler的博客博客主页：折纸花满衣个人专栏：题目解析推荐文章：【LeetCode】wintervacationtraining目录进程通信的目的管道匿名管道pipe函数创建匿名管道管道的5种特性
cefler·2024-01-25 06:37

iOS原生混编Flutter路由指南及解决Flutter首页闪白屏问题

Flutter混编的路由方案我们采用的是阿里的flutter_boost方案，最近项目也是登录模块用Flutter进行了重构，和原先只在二级页面使用相比，应用冷启动就
Jerry逸风·2024-01-25 02:54

XGBOOST技术解读

前言：本文主要介绍以XGBOOST为代表的gradienttreeboosting这类机器学习技术的思想。
p_w·2024-01-25 00:36

Android Framework实战开发视频--跨进程通信之Socket通信

在线学习课程，课程咨询答疑和新课信息：QQ交流群：422901085进行课程讨论转载自：https://blog.csdn.net/learnframework/article/details/1190104221Socket是什么呢？在这里插入图片描述Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层，它是一组接口。在设计模式中，Socket其实就是一个门面模式，它把复杂的TCP/IP
千里马android·2024-01-24 19:00

浅谈Android Handler

Handler的两个主要作用延时处理消息或者Runnable（既安排消息或Runnable在某个主线程中某个地方执行）跨进程通信（既安排一个动作在不同的线程中执行）Handler分发中常用方法sendMessagesendM
瓦西大人·2024-01-24 19:00

【C44309】【DAY4】【JAPAN 2021 BOUNCING BACK】

Japanispoiedtomakeupforlosetimecausedbypandemicpostponementlastyear.Thecountrywitnessedafastestgrowthinmorethan50yearsinthefigureforGDP,owingtotheadditionalboostofexportswiththesigningofafreetr
Siti_e0a1·2024-01-24 17:55

gRPC基础了解--入门篇

文章目录gRPC优势工具安装过程：protop文件编写proto文件介绍服务端编写客户端编写认证-安全传输SSL/TLS认证方式gRPC优势更高效的进程通信：使用基于protocolbuffer在Http2
newbie_______·2024-01-24 15:23

Scikit-Learn 中级教程——集成学习

在本篇博客中，我们将深入介绍Scikit-Learn中的集成学习方法，包括Bagging、Boosting和随机森林，并使用代码进行说明。
Echo_Wish·2024-01-24 11:38

XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅

1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2正则化项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用
theskylife·2024-01-24 11:34

使用流读取UNICODE-16的字符串

#include#include#include#include"boost/property_tree/ini_parser.hpp"voidHandleIniUTF16(){std::wstringszFile
爱上解放晚晚·2024-01-24 07:05

跨进程通信: Unix Domain Socket 创建实例。 Windows和MacOS代码已适配兼容

跨进程通信:UnixDomainSocket创建实例。
jimboRen·2024-01-24 07:23

macOS跨进程通信: Unix Domain Socket 创建实例

macOS跨进程通信:UnixDomainSocket创建实例一：简介Socket是网络传输的抽象概念。
jimboRen·2024-01-24 07:19

macOS跨进程通信: TCP Socket 创建实例

macOS跨进程通信:TCPSocket创建实例一：简介Socket是网络传输的抽象概念。
jimboRen·2024-01-24 07:09

分类预测 | Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost
机器学习之心·2024-01-24 06:56

c++ 闭包 boost：：bind 函数对象 仿函数

c++闭包boost：：bind函数对象仿函数Postedon2014-12-1412:20bw_0927阅读(481)评论(0)编辑[收藏](javascript:void(0))http://microcai.org
Tom猫的咖啡屋·2024-01-24 05:37

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型

作者：田小幺编辑：李宝珠，三羊封面图来源：摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的机器学习模型，可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火？
HyperAI超神经·2024-01-24 00:04

西瓜书学习笔记——Boosting（公式推导+举例应用）

文章目录引言AdaBoost算法AdaBoost算法正确性说明AdaBoost算法如何解决权重更新问题？AdaBoost算法如何解决调整下一轮基学习器样本分布问题？
Nie同学·2024-01-24 00:26

集成学习

多个学习器一起完成某个预测任务的过程叫做集成学习目前集成学习的方法大致课余分成2类，一类是Boosting，一类是Bagging。前者的代表是AdaBoost算法，后者的代表是Bagging算法。
dayL_W·2024-01-23 22:39

机器学习实验报告-集成学习

目录一、集成学习介绍1.1集成学习的引入1.2集成学习发展史1.3集成学习的学习组织方式1.3.1并联组织关系1.3.2串联组织关系1.4集成学习及其实现方法概述二、集成学习实现方法2.1Boosting2.1.1
长安er·2024-01-23 11:19

erlang/OTP 平台（学习笔记）（三）

分布式Erlang借助于语言属性和基于复制的进程通信，Erlang程序天然就可以分布到多台计算机上。
夲撻鲎龇·2024-01-23 10:22

每日一词113 boost

词：boost英英释义：toincreaseorimprovesomethingandmakeitmoresuccessful例句：ThatJejuIslandwaivedthevisaforChinesecitizensin2008considerablyboosteditstourism
Apple平平安·2024-01-23 05:46

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。
uncle_ll·2024-01-22 13:45

安装face_recognition

Centos:yum-yinstallpython-pipyuminstall-ygccgcc-c++yuminstallboost-develyuminstallcmakeyuminstallpython-develpip2installface_recognitionface_recognition
lk_erzanml·2024-01-22 11:29

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻（KNN）XGBoost
汐ya~·2024-01-22 09:44

C++ Boost库实现 Base64编解码

1、base64Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法，从本质上看Base64编码就是将三字节转四字节,长度增加33%，好处是编码后的文本数据可以在邮件正文、网页等直接显示。base64编码表1.1base64编码例：将Manbase64编码上面正好是3的倍数，如果数据的长度不是3的整数倍，就要在后面补0再计算，每补2个0就在Base64串后加上1个‘=’。例：2boos
勤又氪猿·2024-01-22 09:27

机器学习中的集成方法简记（Bagging和Boosting）

机器学习中的集成方法主要分为两种：Bagging和Boosting。
掉了西红柿皮_Kee·2024-01-22 02:27

JavaScript 自定义分页组件

仿boostrap前端分页组件的实现一写一个前端自定义分页组件，需要考虑以下问题需要一个标签total;//总数据的数量pageSize;//一页显示数量pageIndex;//当前页二实现细节编写html
_江屿_·2024-01-22 01:55

您运行的是xgboost的3.10.2版本,ubuntupip,CMake313orhigherisrequiredYouarerunni

今天在装xgboost的时候出现了下面的错误：INFO:XGBoostbuild_ext:Buildingfromsource.
冠切云之崔嵬·2024-01-21 22:34

rocketmq交叉编译aarch64 GNU/Linux

/build.sh进行默认gcc编译（会下载依赖的四个源码，openssl，libevent，jsoncpp，boost）注意：rocketmq在使用过程中需要指定日志的路径，否则，默认路径为/use
行走在软件开发路上的人·2024-01-21 22:47

计算机图像处理之空域滤波增强（图像平滑+图像锐化）

文章目录空间滤波基础模板卷积计算二维离散卷积图像平滑加权平均模板操作注意并行处理特点串行处理特点中值滤波法多图像平均法图像锐化一阶微分和二阶微分的区别图像细节的灰度变化特性图像细节的灰度变化微分特性拉普拉斯锐化锐化模板设计特点空域图像线性滤波技术综合实例常见的梯度算子例题后期处理水平浮雕效果水平边缘的提取效果几种一阶锐化方法的效果比较非锐化滤波高频增强滤波（highboostfiltering
空LA·2024-01-21 20:26

C++“准”标准库Boost学习指南(6)：Boost.Any

Boost.AnyAny库支持类型安全地存储和获取任意类型的值。当你需要一个可变的类型时，有三种可能的解决方案：无限制的类型，如void*.这种方法不可能是类型安全的，应该象逃避灾难一样避免它。
cbNotes·2024-01-21 16:28

C++无锁队列的原理与实现

目录1.无锁队列原理1.1.队列操作模型1.2.无锁队列简介1.3.CAS操作2.无锁队列方案2.1.boost方案2.2.ConcurrentQueue2.3.Disruptor3.无锁队列实现3.1
流星雨爱编程·2024-01-21 15:52

XGBoost在时间序列分析中的高级应用

目录写在开头1.时间序列问题的挑战1.1序列依赖性1.2季节性和趋势1.3突发事件的处理1.4数据不平衡1.5模型泛化能力2.XGBoost在时间序列问题中的应用场景2.1金融数据预测2.2销售预测2.3
theskylife·2024-01-21 15:51

XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用

1.2多分类问题的挑战1.3XGBoost如何应对多分类问题？
theskylife·2024-01-21 15:50

6、梯度提升XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost梯度提升结构化数据最精确的建模技术。在本节课中，我们将学习如何使用梯度增强来构建和优化模型。这种方法在Kaggle的许多竞争中占据主导地位，并在各种数据集上获得了最先进的结果。
AI算法蒋同学·2024-01-21 15:33

5G_射频测试_测试模式解读（三）

DownlinktestmodelsFR1testmodel1.1(NR-FR1-TM1.1)（满PRB，QPSK）FR1testmodel1.2(NR-FR1-TM1.2)(QPSK/boosted/
Sam-彪悍的人生不需要解释·2024-01-21 13:19

caffe textboxes++测试(c++版本)-mainlib.cpp

include//forsnprintf#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include"boost
疯人愿的疯言疯语·2024-01-21 12:22

Mysql 编译安装部署

Mysql编译安装部署环境：172.20.26.198（Centos7.6）源码安装Mysql-5.7大概步骤如下：1、上传mysql-5.7.28.tar.gz、boost_1_59_0.tar到/usr
lqcbj_IT老混混·2024-01-21 12:33

task5 模型融合

三种融合方式：1.简单加权2.stacking/blending:多层模型-前一层训练结果作为训练集3.bagging/boosting:各模型之间无关/后一模型依赖前一模型stacking核心代码：
1598903c9dd7·2024-01-21 10:37

GBDT回归实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例（一）、实例一：GradientBoostingregressionDemonstrateGradientBoostingontheBostonhousingdataset.ThisexamplefitsaGradientBoostingmodelwithleastsquareslossand500regressiontreesofdepth4
Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT分类实战完全总结（一）

第一部分：参数说明（一）、简述sklearn自带的ensemble模块中集成了GradientBoostingClassifier的类，参数包括：classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
Lilian1002·2024-01-21 02:46

在Ubuntu18下使用自带python3安装USRP SDR开发包uhd

准备工作一台USRPB200mini-iSDRVmware虚拟机Ubuntu18源码编译安装UHD相关插件sudoapt-getinstallgitcmakelibboost-all-devlibusb
何时摆脱命运的束缚·2024-01-21 02:19

LDO和DCDC电路的概述和区别

一、什么是DCDCDCDC的意思是直流变（到）直流（不同直流电源值的转换），只要符合这个定义都可以叫DCDC转换器.常见的DCDC电路有buck、boost、buck-boost分别是降压、升压、降压升压电路二
在邯郸睡大觉·2024-01-21 01:05

【Linux】第三十站：进程间通信

文章目录一、是什么二、为什么三、怎么办四、管道1.什么是管道2.管道的原理3.接口4.编码实现5.管道的特征6.管道的四种情况一、是什么两个或者多个进程实现数据层面的交互因为进程独立性的存在，导致进程通信的成本比较高通信是有成本的
青色_忘川·2024-01-20 19:23

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC
程序员老冉·2024-01-20 16:41

Cordova插件开发三：通过广播实现应用间跨进程通信

文章目录1.最终效果预览2.数据发送3.插件接受数据4.JS页面中点击获取数据返回1.最终效果预览场景说明：我们给自来水公司开发了一个h5应用，需要对接第三方厂家支持硬件设备以便于获取到高精度定位数据，之前几篇文件写过，我已经集成过南方测绘RTK和高精度定位模块的设备，厂商自己基本都有工具应用连接卫星并解析数据，这样我们就利用这点，让厂商讲获取的数据通过广播定时发送出来，在我们的h5应用中接受广播
博主逸尘·2024-01-20 15:24

Modern C++特性：基于范围的for循环

遍历容器是种广泛的需求，在C++11之前，有些库提供了遍历容器内所有元素的封装方法，比如Boost中的BOOST_FOREACH，Qt中的foreach关键字等等，甚至C++自己也提供了一个std::for_each
编程小世界·2024-01-20 13:49

Simulink|光伏并网逆变器低电压穿越仿真模型

目录主要内容模型研究1.模型总览2.boost模块3.Inverter模块4.控制模块5.信号模块结果一览下载链接主要内容该模型为光伏逆变器低电压穿越仿真模型，采用boost加NPC拓扑结构，基于MATLAB
科研工作站·2024-01-20 07:24

2024--Django平台开发-订单项目管理（十四）

day14订单管理系统1.关于登录1.1UI美化页面美化，用BootStrap+自定义BooStrapForm类实现。
一夜白头催人泪·2024-01-20 06:01
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