boost::asio

C++常用库交叉编译方法（一）（环境构建和Qt以及Boost）

原文链接欢迎大家对于本站的访问-AsterCasc前言首先这里建议从Ubuntu20.04镜像开始，目前相对最稳定的版本，无论是CentOS还是其他版本的Ubuntu多多少少都会遇到各种很烦的问题，虽然说不是解决不了，但是从Ubuntu20.04容器镜像开始是最节省时间的方式，Docker默认情况下会让容器使用宿主机的大部分资源，包括CPU和内存，虽然具体的占用情况取决于宿主机的硬件资源和Dock
·2025-07-11 17:16

【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南

CatBoost教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、
·2025-07-11 11:33

深入解析与彻底解决 Android 集成 Flutter Boost 时页面闪烁问题

在混合开发中，将Flutter模块集成到Android应用中是一种常见的需求。然而，许多开发者在集成过程中遇到了页面闪烁的问题，这严重影响了用户体验。本文将深入分析这一问题，并提供多种解决方案，帮助开发者彻底解决这一难题。一、页面闪烁问题分析集成方式：Flutter模块集成在Android的Fragment中。从原生页面返回Flutter页面时，带有动画的组件出现闪烁。问题表现：从原生页面返回Fl
二蛋和他的大花·2025-07-10 21:26

python和C++相互调用使用

结论：首选PyBind11：综合性能、易用性最佳（GitHub⭐48k+）优先考虑Cython：涉及大量科学计算或已有Cython代码避免Boost.Python（历史包袱重）和SWIG（配置复杂），除非维护旧项目
妄想出头的工业炼药师·2025-07-10 19:13

Outcome 使用教程

Outcome使用教程outcomeProvidesverylightweightoutcomeandresult(non-Boostedition)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors
·2025-07-10 00:45

【Elasticsearch】自定义评分检索

5.1FunctionScoreQuery5.1.1基础查询部分5.1.2评分函数部分（functions数组）第一个函数：品牌加权第二个函数：销量因子第三个函数：时间衰减5.1.3评分组合方式score_modeboost_mode5.1.4
G皮T·2025-07-09 00:33

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
WangYan2022·2025-07-08 21:14

Docker 容器全生命周期操作指南

以下是Docker容器全生命周期操作指南，按步骤清晰划分，涵盖从镜像加载到容器销毁的完整流程：一、镜像加载与验证1.从.tar文件加载镜像sudodockerload-iubuntu18.04-boost1.88
·2025-07-07 18:32

深度剖析：OPENPPP2 libtcpip 实现原理与架构设计

️一、核心架构设计（可视化图表）1.1整体架构图物理网络TAP/TUN设备原始数据包libtcpip输入层LWIP协议栈Netstack转换层Boost.AsioSocket目标服务libtcpip输出层
liulilittle·2025-07-07 06:11

Boostrap方法的理解及应用

1、Boostrap介绍1.1概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法，用于估计各种统计量的置信区间。
Xiaofei@IDO·2025-07-06 02:43

【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解

文章目录1.相关算法详解：2.算法详细解释：2.1Bagging：2.2Boosting：2.3Stacking：2.4K-foldMulti-levelStacking：集成学习（EnsembleLearning
·2025-07-06 00:57

机器学习-三大SOTA Boosting算法总结和调优

参考书籍：《机器学习公式推导和代码实现》书籍页码：P197～205简介除了深度学习适用的文本、图像、语音、视频等非结构化数据，对于训练样本较少的结构化数据，Boosting算法仍是第一选择。
小新学习屋·2025-07-04 05:02

Boost.Asio 的 TCP 通信教程

一、引言本教程将详细介绍如何使用Boost.Asio库实现一个简单的TCP通信示例，包括服务器端和客户端的代码编写、编译以及运行流程。
FHKHH·2025-07-04 00:04

Boost.Asio 同步读写操作详解

Boost.Asio同步读写操作详解Boost.Asio是一个高效的C++网络和底层I/O库，提供了多种API用于同步和异步数据传输。
·2025-07-04 00:04

用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估（个人学习笔记）

题目：运用已给数据集进行模型训练，使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练，并打印各个算法训练后的auc评价指标。
ZD困困困·2025-07-03 17:16

森林的智慧：随机森林与集成学习的民主之道

当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界，展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时，另一种集成思想也在悄然孕育。
田园Coder·2025-07-03 15:57

网络编程（17）——asio多线程模型IOThreadPool

十七、day17之前我们介绍了IOServicePool的方式，一个IOServicePool开启n个线程和n个iocontext，每个线程内独立运行iocontext,各个iocontext监听各自绑定的socket是否就绪，如果就绪就在各自线程里触发回调函数。为避免线程安全问题，我们将网络数据封装为逻辑包投递给逻辑系统，逻辑系统有一个单独线程处理，这样将网络IO和逻辑处理解耦合，极大的提高了服
爱吃土豆zzz·2025-07-02 14:48

服务器pci数据捕获和信号处理 感叹号,PCI数据捕获和信号处理控制器win7驱动

这是PCI数据捕获和信号处理控制器win7驱动下载，有些电脑在安装了系统后会在设备管理器中出现PCI数据捕获和信号处理控制器黄色感叹号提示，此时需要安装“IntelTurboBoost”驱动软件。
·2025-07-02 04:34

机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍

支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法，但它们基于不同的原理，各有其优势和劣势，适用于不同的场景。
suixinm·2025-07-01 15:32

【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解

它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现（如XGBoost）
WW、forever·2025-07-01 07:19

现代C++ 文件系统库

C++17正式将std::filesystem纳入标准库，该库最初由Boost.Filesystem演化而来，提供了跨平台的文件系统操作能力。
mxpan·2025-07-01 04:25

人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用

大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost
AI天才研究院·2025-06-29 16:54

Python打卡：Day24

importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report
剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

【机器学习算法】XGBoost原理

也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost
·2025-06-27 23:42

CMake指令：find_package

目录1.简介2.搜索模式3.常用参数4.工作流程5.内置模块示例：FindBoost.cmake6.自定义模块文件（Find.cmake）7.模块模式vs配置模式8.总结相关链接1.简介查找模块(findmodule
流星雨爱编程·2025-06-27 14:42

【CMake基础入门教程】第七课：查找并使用第三方库（以 find_package() 为核心）

本课目标学会使用CMake的find_package()引入外部库；理解find_package背后的机制（Config模式/Module模式）；以常用库如OpenCV/Qt/Boost为例进行实战；掌握
奇异果冻·2025-06-27 14:11

【机器学习第二期（Python）】优化梯度提升决策树 XGBoost

优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想：改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码
WW、forever·2025-06-27 10:10

LightGBM：极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器

GBDT的瓶颈传统梯度提升树（如XGBoost）在处理海量数据时面临两大痛点：训练速度慢：需预排序特征&层次生长（Level-wise）内存消耗高：存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于
大千AI助手·2025-06-27 00:56

Boosting：从理论到实践——集成学习中的偏差征服者

一、Boosting的本质目标：将一系列弱学习器（仅比随机猜测略好，如浅层决策树）组合成强学习器核心思想：错误驱动学习：后续模型重点修正
大千AI助手·2025-06-26 20:29

怎样在pycham上安装XGBoost(windows操作系统)

先运行代码看看吧，果然报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost'看来还是得安装这个xgboost。经历了各种痛苦的摸索，终于搞定，还是汇总一下吧。
youxiazzz12·2025-06-26 19:50

XGBoost算法原理及Python实现

一、概述  XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。
法号清水·2025-06-26 19:50

如何在Python上安装xgboost？

在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。
cda2024·2025-06-26 18:18

如何在Python上安装xgboost？

在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。
cda2024·2025-06-26 18:16

GBDT：梯度提升决策树——集成学习中的预测利器

全称：GradientBoostingDecisionTree（梯度提升决策树）本质：Boosting集成学
大千AI助手·2025-06-25 23:42

梯度增强与XGBoost算法解析

##一、梯度增强（GradientBoosting）原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能，主要包括Bagging（如随机森林）和Boosting两类方法。
weixin_47233946·2025-06-25 20:15

C++（个人学习总结，不断更新......）

BjarneStroustrup研发的，在计算机编程语言中，C++兼容了c语言，又增加了面向对象的机制，同时拥有丰富的库，有标准模板库STL以及很多第三方库，STL中有set、map、hash等容器，第三方库中有Boost
·2025-06-24 16:22

《解锁Vcpkg国内镜像源：C++开发者的速度秘籍》

以网络通信为例，开发网络应用程序时，可能会用到像Boost
空云风语·2025-06-24 09:34

机器学习15-XGBoost

XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中，XGBoost（eXtremeGradientBoosting）凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能，成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。
吹风看太阳·2025-06-24 03:27

dlib安装失败经验总结，最后成功

安装dlib之前别忘了安装cmake和boost，安装指令如下pipinstallcmakepipinstallboost如果还是不行，尝试以下方法可能性1：没有安装visualstudioC++，上官网可能性
awucool·2025-06-24 01:15

C++的智能指针

目录1.智能指针的应用场景2.内存泄漏3.智能指针的使用及原理3.1RAII3.2智能指针实例4.STL中的智能指针4.1.C++11和boost中智能指针的关系4.1.1Boost库的源起4.1.2智能指针
月殇_木言·2025-06-23 19:36

嵌入式工程师必学（125）：Buck/Boost/Flyback/LLC开关电源

概述：家庭和办公室使用的电气产品（如电视、大型电器和加热器）的设计师需要最大限度地提高其设计的能源效率，以满足立法和市场需求。遵守电磁兼容性（EMC）和安全规范也是一个关键问题。由于固有的低能量损失和开关噪声，谐振功率转换器可以帮助满足这两个要求。简单的转换器拓扑结构，如降压、升压和反激式，使用脉宽调制来调节输出电压，具有“硬”开关：在调制开关打开时，设备主通道上存在最大电压。硬开关电压和电流波形
芯片-嵌入式·2025-06-23 18:28

LightGBM 与 XGBoost 深度解析：从基础原理到实战优化

LightGBM与XGBoost深度解析：从基础原理到实战优化引言梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)及其衍生算法，如XGBoost和LightGBM，是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一
爱看烟花的码农·2025-06-23 06:34

CART算法全解析：分类回归双修的决策树之王

作为当今最主流的决策树实现，它革命性地统一了分类与回归任务，其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习（如随机森林、XGBoost）的基石。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。
大千AI助手·2025-06-23 00:52

OPENPPP2 通用有栈协程架构探秘（C++ 高级编程指南）

通用有栈协程架构探秘原理图管理11底层切换11YieldContext-状态机s_-调用者上下文caller_-协程上下文callee_-栈内存stack_-执行器context_-线程绑定strand_«底层库»BoostContextfcontext
liulilittle·2025-06-21 11:55

python3.6安装dlib_安装与编译Dlib（以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例）

InstallOSlibrariessudoapt-getinstallbuild-essentialcmakepkg-configlibx11-devlibatlas-base-devlibgtk-3-devlibboost-python-devStep2
weixin_39967996·2025-06-21 06:57

在linux安装MySQL 8.0.42 源码步骤

1、主机信息root@u24-mysql-50:~/soft#cat/etc/issueUbuntu24.04.2LTS\n\l2、mysql版本mysql-boost-8.0.42.tar.gz3、mysql
DBA老曾·2025-06-19 22:42

【机器学习】机器学习重要分支——集成学习：理论、算法与实践

文章目录引言第一章集成学习的基本概念1.1什么是集成学习1.2集成学习的类型1.3集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例
E绵绵·2025-06-19 09:12

python简单的预测模型_python简单预测模型

#导入pandas、numpy包，导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderim
HOWARD ZHOU·2025-06-18 14:55

提升系统稳定性和可靠性的特殊线程(看门狗线程)

.关键实现细节喂狗机制安全启动与停止四、高级应用场景1.多组件监控2.防止死锁检测五、性能优化与安全考虑1.降低系统开销2.防止误触发六、实际应用案例1.工业控制系统2.高可用服务器七、开源库推荐1.Boost.Thread2
编程小能手@·2025-06-18 05:57

C++ - 使用Websocket++编写客户端连接WebSocket服务器并进行通信

代码2.2WebsocketClient类使用代码3Websocket++官方编写客户端示例教程4与Websocket++官方示例客户端的不同1库依赖Websocket++/Websocketpp依赖于boost
huang714·2025-06-17 22:43
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