Boost 第3页

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优惠券高省·2024-02-13 00:20

React useState, useEffect

用了boostrap的样式来减少样式的编写，将就看吧。如何使用bootstrap：1)安装：>npminstall-gbootstrap2)依赖："dependencies":{..."

Hello, I'm Tina·2024-02-12 23:26

Day113-boost

词：boost英英释义：toincreaseorimprovesomethingandmakeitmoresuccessful例句：ThatJejuIslandwaivedthevisaforChinesecitizensin2008considerablyboosteditstourism

jiangyuxuan·2024-02-12 15:33

智慧海洋建设-Task4模型建立

boosting方法：lightGBM模型：https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/105350579Xgboost模型：https://blog.csdn.net

1598903c9dd7·2024-02-12 14:55

cmake 添加头文件目录，链接动态、静态库

遇到一个问题就是，由于我在CentOS7服务器上用的是普通用户账号，一些第三方库比如Boost库、yaml-cpp、mariadb、mariadb++、hired

雪域迷影·2024-02-12 07:55

MinGW编译boost库

MinGW编译boost库介绍在windows下编译boost可以选择msvc和mingw两种方式，这里介绍使用mingw方式编译,msvc也是类似的操作源码下载例如1.48.0http://www.boost.org

10d3642f94b1·2024-02-12 07:27

XGBoost算法

XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

2021-10-25

有一些食物，能够迅速提升人的免疫力，抵御普通感冒和流行感冒——下Foodsthatboostimmunityandeffectivelypreventcommoncoldandflu绿茶，不仅是专家所推荐的

潇洒二爷·2024-02-11 17:54

c语言智能指针是什么,c – 什么是智能指针,什么时候应该使用？

UPDATE这个答案相当陈旧,因此描述了当时的“好”,这是Boost库提供的智能指针.从C11开始,标准库提供了足够的智能指针类型,因此您应该支持使用std::unique_ptr,std::shared_ptr

weixin_39737001·2024-02-11 15:13

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。

陌简宁·2024-02-11 14:40

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

集成学习——梯度提升树（GBDT）1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，通过采用加法模型，不断减小训练过程中产生的残差算法。

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。

dastu·2024-02-11 14:40

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：梯度提升树

前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT，首先了解了用于回归的GBDT，将损失使用梯度下降法进行减小；用于分类的GBDT要稍微复杂一些，需要对分类损失进行定义

SheltonXiao·2024-02-11 14:39

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准

theskylife·2024-02-11 14:39

C++服务器端开发（2）:确定服务器框架

例如，libevent、Boost.Asio和CppServer都是具有良好并发性能的C++服务器框架。

Galaxy银河·2024-02-11 03:51

深入理解XGBoost：集成学习与堆叠模型

导言XGBoost是一种强大的集成学习算法，但在解决复杂问题时，单个模型可能无法达到最佳性能。集成学习和堆叠模型是两种有效的方法，可以进一步提高模型的性能。

Echo_Wish·2024-02-10 17:36

掌握XGBoost：特征工程与数据预处理

掌握XGBoost：特征工程与数据预处理导言在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。

Echo_Wish·2024-02-10 17:34

linux 安装mysql报错 This CMake script will look for boost in ＜directory＞. If it is not there, it wil

cmake-DDOWNLOAD_BOOST=1-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql/-DMYSQL_UNIX_ADDR=/tmp/mysql.sock-DDEFAULT_CHARSET

防火墙在线·2024-02-10 15:50

C++服务器开发（3）:创建服务器主循环

在C++中创建服务器主循环可以使用多种方式实现，其中一种常见的方式是使用socket编程库，如Boost.Asio。

Galaxy银河·2024-02-10 13:15

C++计算md5/sha1/sha256/sha384/sha512算法

如果你勤快也能把库里面依赖的代码抠出来.我就懒得的弄了.直接编译openssl库下载openssl1.1.1源码,下载perl运行环境这里用的是vs2019开始菜单找一下vs的命令行环境注意x86和x64要选好对应不然会报错的(编译过boost

AGANCUDA·2024-02-10 13:43

C++服务器端开发（11）:测试和部署

根据服务器的需求，可以选择使用现有的网络库（例如Boost.Asio）或者自己编写网络通信代码。编写测试代码：编写测试代码来验证服务器的功能和性能。

Galaxy银河·2024-02-10 09:41

Task10-向前分布算法和梯度提升决策树

（1）Adaboost的加法模型：在Adaboost的基础上，将多个基分类器合并为一个复杂分类器，是通过计算每个基分类器的加权和。

沫2021·2024-02-10 09:42

手撕Buck！Buck公式推导过程

这个文章我本来没打算写的，因为之前我已经写了《手撕Boost！Boost公式推导及实验验证》，在我看来，Buck与boost是完全类似的，明白一个，另外一个也就明白了。

硬件工程师炼成之路·2024-02-10 06:19

C++中用Boost::Python调用Python模块

我这里的环境：Windows11Qt6.2Boost1.8.4CMake3.25.2VisualStutio2019（主要用于C++编译）1、下载并将Boost编译为静态库b2.exetoolset=msvc

DLite·2024-02-09 23:55

【Boost】:http_server模块（六）

http_server模块一.安装cpp-httplib库二.基本使用服务器一.安装cpp-httplib库可以自己写一个http服务器，但比较麻烦，这里直接使用库。在gitee上搜索cpp-httplib，任意找一个即可（建议使用0.7.15版本）。例如：https://gitee.com/welldonexing/cpp-httplib/tags?page=3（注意由于是用户进行上传的，所以链

菜花籽·2024-02-09 20:15

【Boost】:searcher的建立（四）

searcher的建立一.初始化二.搜索功能三.完整源代码sercher主要分为两部分：初始化和查找。一.初始化初始化分为两步：1.创建Index对象；2.建立索引二.搜索功能搜索分为四个步骤分词；触发：根据分词找到对应的文档；合并排序：按照权重降序排列；构建：根据查找出的结构，拼接成新的网页。1.分词因为之前已经写好了分词函数，这里直接使用即可。2.触发跟据分词，获取该分词的所有倒排拉链。3.合

菜花籽·2024-02-09 20:45

【Boost】:阶段性测试和阶段性代码合集（五）

阶段性测试和阶段性代码合集一.编写测试程序-server.cc二.一些问题三.完整源代码在这里添加了一些打印信息，方便我们观察，由于比较分散就不一一列举，可以看下面的完整源代码。一.编写测试程序-server.cc1.原版只是简单的测试，就不写过程了。可以看到它把所有包含filename的文档直接打印出来了，很明显并不方便我们进行查阅，所以进行修改，让content只显示一部分即可。2.修改版本在

菜花籽·2024-02-09 20:45

关于侵入式和非侵入式

拿智能指针举例，shared_ptr，即我们平时使用比较多的智能指针是非侵入式的，boost库中提供了这个指针。那么什么是侵入式指针呢。下面给出大概的代码。

LiteHeaven·2024-02-09 18:43

BFM算法轮廓--基于文章 A Boundary-Fragment-Model for Object Detection

根据某一策略提取具有辨别能力的边缘片段（boundaryfragments），创建codebook，codebookentries携带着物体距心的信息，使用boosting的方法，将weekdetector

lly0_0·2024-02-09 18:07

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌

亦世凡华、·2024-02-09 10:16

luaError json解析错误1

来处理了，这个地方针对大部分情况下的字符串解析是正常的，但针对含有转义字符的字符串处理有时会有问题，通常情况下如果是对双引号和反斜杠本身进行转义没问题，但对字符‘/’的处理，json对/也是需要转义的(boost

Finger001·2024-02-09 05:57

探索XGBoost：参数调优与模型解释

导言XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。

Echo_Wish·2024-02-09 04:52

称霸kaggle的XGBoost究竟是啥？

一、前言：kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字，这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热，别的不说，但是大家所熟知的kaggle

猴小白·2024-02-09 04:37

开关电源入门、buck、boost电路

基本原理直流-直流降压变换器(BUCK变换器)直流-直流升压变换器(BOOST变换器)直流降压升压变换器(BUCK-BOOST变换器)直流升压降压变换器(CUK变换器)两象限/四象限直流-直流变换器单端正激变换器单端反激变换器本文是在学习过程中在

?(?⃢???⃢?)?·2024-02-08 18:59

开关电源学习之Boost电路

如果我们需要给一个输入电压为5V的芯片供电，而我们只有一个3.3V的电源，那怎么办？我们能不能把3.3V的电压升到5V？一、电感的简介而在升压的电路设计方案中，使用到一个重要的元器件：电感。电感的特性：，说人话就是：流过电感的电流不会突变，即阻碍电流的突变，且具有短暂储能的特性。电感本质上也是导线，只是把导线绕成相互平行的模样。法拉第电磁感应定律：由于电流通过导线，会产生磁场。右手螺旋定则：由于电

穿越过来的全栈工程师·2024-02-08 18:58

[C/C++] -- Boost库、Muduo库编译安装使用

1.Muduo库Muduo是一个基于C++11的高性能网络库，其核心是事件驱动、非阻塞I/O、线程池等技术，以实现高并发、高性能的网络通信。Muduo库主要由陈硕先生开发维护，已经成为C++服务器程序员的常用工具之一。Muduo库的主要特点：事件驱动：Muduo库采用了事件驱动的方式处理网络事件，通过epoll等系统调用实现高效的I/O处理。非阻塞I/O：Muduo库使用了非阻塞I/O技术，可以同

Afison·2024-02-08 16:29

AdaBoost 算法

AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法，它将多个弱分类器集成起来，以达到较高的分类准确率，广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面，AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。

Rnan-prince·2024-02-08 08:03

AdaBoost算法

Boosting是一种集成学习方法，AdaBoost是Boosting算法中的一种具体实现。Boosting方法的核心思想在于将多个弱分类器组合成一个强分类器。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-08 08:29

使用C++11 简单测试接口性能矩阵

本例特点，在时间方面，去掉了C语言的time_t库，改用boost::posix_time和boost::date_time::gregorian库。

FredricZhu·2024-02-08 08:05

CPP项目：Boost搜索引擎

1.项目背景对于Boost库来说，它是没有搜索功能的，所以我们可以实现一个Boost搜索引擎来实现一个简单的搜索功能，可以更快速的实现Boost库的查找，在这里，我们实现的是站内搜索，而不是全网搜索。

函数指针·2024-02-08 05:14

git 克隆拉取代码出现私钥权限问题。

问题反馈：root@dd:~/android/boost-1.74-for-android-r20b#gitclonehttps://github.com/liulilittle/boost-1.74-

liulilittle·2024-02-08 03:49

vue项目集成booststrap

1.首先安装bootstrapnpminstallbootstrap我安装的是4.3的版本2.在main.js中引用bootstrapimport'bootstrap/dist/css/bootstrap.css'import'bootstrap/dist/css/bootstrap.min.css'import'bootstrap/dist/js/bootstrap.js'import'boot

小赖同学啊·2024-02-08 03:17

梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择

本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）进行特征选择，并强调这一方法在实践中的重要性和效果。

theskylife·2024-02-07 23:56

5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好，我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划

数据不吹牛·2024-02-07 23:36

Bagging的随机森林；Boosting的AdaBoost和GBDT

集成学习应用实践importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12importw

S1406793·2024-02-07 23:35

2.27每日一词boost

Forusers，whocanhardlyconcentrate（finditdifficulttoconcentrate），thispowerfulappwillboostproductivity.

霄肖·2024-02-07 22:38

机器学习（machine learning）大合集

2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想，如下图：adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基

AI信仰者·2024-02-07 17:54

Jetson nano配置jtop和nvidia-smi高级使用教程

目录1.更新源2.安装JTOP查看CPU等的占用情况3.关于nvidia-smi持续模式nvidia-smi支持的GPU查询GPU状态监控和管理GPUBoostreference:1.更新源sudoapt-getupdatesudoapt-getfull-upgrade

YSUSE15w·2024-02-07 11:44

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