boost源码剖析第3页

Boost.Test-资源及测试套件TestSuite编写示例

Note：boost_1_84_0的动态连接库资源链接1.代码组织如下图：2.包括程序入口的代码文件示例：//M24.01.MyTestModule.cpp:定义控制台应用程序的入口点。

爱丽J·2024-02-13 21:46

boost.asio异步并发Tcp服务器

简介boost的asio采用的是Proactor模型，该模型的核心思想就是异步IO，IO在事件循环中，每个异步IO都绑定对应的回调函数，当IO完成后，对应的回调函数会在事件循环中执行。

Erick_Lv·2024-02-13 21:15

Boost.Asio-使用Boost.Asio和OpenWeatherMap API获取天气的简单示例

https://openweathermap.org注册后，自主生成密钥，如图2.获取用的代码#include"stdafx.h"#include#include#include#includeusingboost

爱丽J·2024-02-13 21:43

boost中asio多线程模型，以及asio网络库多线程并发处理实现

Boost.Asio有两种支持多线程的方式，第一种方式比较简单：在多线程的场景下，每个线程都持有一个io_service，并且每个线程都调用各自的io_service的run()方法。

zzhongcy·2024-02-13 15:25

Boost::asio io_service

io_service的作用io_servie实现了一个任务队列，这里的任务就是void(void)的函数。Io_servie最常用的两个接口是post和run，post向任务队列中投递任务，run是执行队列中的任务，直到全部执行完毕，并且run可以被N个线程调用。Io_service是完全线程安全的队列。Io_servie的接口提供的接口有run、run_one、poll、poll_one、sto

willianyun·2024-02-13 15:54

boost.asio系列——io_service

IO模型io_service对象是asio框架中的调度器，所有异步io事件都是通过它来分发处理的（io对象的构造函数中都需要传入一个io_service对象）。asio::io_serviceio_service;asio::ip::tcp::socketsocket(io_service);在asio框架中，同步的io主要流程如下：应用程序调用IO对象成员函数执行IO操作IO对象向io_serv

weixin_30507269·2024-02-13 15:23

Boost.Asio技术文档汇总

phymat.nico·2024-02-13 15:53

学习笔记 2019-04-30

HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題：房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业

段勇_bf97·2024-02-13 15:41

Boost::asio io_service 实现分析

io_service的作用io_servie实现了一个任务队列，这里的任务就是void(void)的函数。Io_servie最常用的两个接口是post和run，post向任务队列中投递任务，run是执行队列中的任务，直到全部执行完毕，并且run可以被N个线程调用。Io_service是完全线程安全的队列。Io_servie的接口提供的接口有run、run_one、poll、poll_one、sto

Turbock·2024-02-13 15:23

BOOST::ASIO

原文http://powman.org/archives/category/teo/cppBOOST::ASIO为我们提供了两种I/O机制，分别是同步和异步。

李生龙·2024-02-13 15:51

boost.asio 学习笔记02——io_service类

io_service的作用io_servie实现了一个任务队列，这里的任务就是void(void)的函数。Io_servie最常用的两个接口是post和run，post向任务队列中投递任务，run是执行队列中的任务，直到全部执行完毕，并且run可以被N个线程调用。Io_service是完全线程安全的队列。Io_service的接口提供的接口有run、run_one、poll、poll_one、st

_剪烛西窗_·2024-02-13 15:51

asio监听eventfd

c++-DoesBOOSTasiosupportseventfd?

irelandken·2024-02-13 15:47

lightGBM集成学习算法

LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:24

XGboost集成学习

XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法，用于解决分类和回归问题。

亦旧sea·2024-02-13 14:53

GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法

本文同样不涉及公式推导及代码，对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理，这里不再讲述GBDT，只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档

CquptDJ·2024-02-13 14:52

XGboost和lightGBM算法对比

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees

亦旧sea·2024-02-13 14:50

Java StringBuilder源码剖析+面试题整理

在String中提到，如果字符串修改操作比较频繁，应该采用StringBuilder和StringBuffer类，这两个类的方法基本是完全一样的，它们的实现代码也几乎一样，唯一的不同就在于StringBuffer类是线程安全的，而StringBuilder类不是。基本用法创建StringBuilder对象：StringBuildersb=newStringBuilder();通过append方法添

洒水水儿·2024-02-13 11:13

ndk-r20b 编译 boost 1.74。

ndk-r20b编译boost1.74，这是ndk-r20b支持得最大boost版本，再大就没法编译支持了，本文介绍方法是完整编译，不需要完整编译请转移到github，boostforandroid得开源项目

liulilittle·2024-02-13 10:23

机器学习--有监督--GBM(Boosting)

集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。

小贝学生信·2024-02-13 09:46

探索XGBoost：时间序列数据建模

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:22

探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

导言XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。

Echo_Wish·2024-02-13 05:19

机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre

Jlan·2024-02-13 02:09

Boostnote跨平台 Markdown 编辑器

image.pngBoostnote0.11.6发布了，Boostnote是一个Markdown编辑器，可用于Mac、Windows、Linux、Android和iOS平台。

Java成长之路·2024-02-13 00:34

阿迪达斯男子ultraboost低帮跑步鞋优惠券价格，阿迪达斯跑鞋排行榜前十名

阿迪达斯男子ultraboost低帮跑步鞋优惠券价格，阿迪跑鞋哪个系列最好查看更多关于阿迪达斯男子ultraboost低帮跑步鞋优惠券价格，阿迪跑鞋哪个系列最好的文章阿迪达斯跑步鞋优惠券l阿迪达斯跑步鞋优惠券

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

多线程并发编程10-CopyOnWriteArrayList源码剖析

今天来说一说CopyOnWriteArrayList类，纵观JUC包下并发List只有CopyOnWriteArrayList类。CopyOnWriteArrayList是一个线程安全的ArrayList，从它的命名也能看出在进行写操作的时候会进行复制，这种写时复制策略会产生弱一致性问题。下面对CopyOnWriteArrayList类继续剖析。在CopyOnWriteArrayList类中都是围

Demo_zfs·2024-02-12 18:01

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

Java String源码剖析+面试题整理

由于字符串操作是计算机程序中最常见的操作之一，在面试中也是经常出现。本文从基本用法出发逐步深入剖析String的结构和性质，并结合面试题来帮助理解。String基本用法在Java中String的创建可以直接像基本类型一样定义，也可以new一个Strings1="HelloWorld"；Strings2=newString("HelloWorld")；String可以通过+实现合并Strings="

洒水水儿·2024-02-12 09:34

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

【Spring源码分析】循环依赖的底层源码剖析

循环依赖的底层源码剖析一、预知知识二、循环依赖的底层源码剖析1.Spring是如何存储半成品Bean的？getEarlyBeanReference方法的源码分析2.Spring是如何解决的循环依赖呢？

假正经的小柴·2024-02-11 20:08

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

gRPC-go源码剖析与实战技术专栏介绍

grpc-go专栏图片.jpg1、背景介绍无论是分布式架构，还是微服务架构，服务之间如何高效、可靠性的通信是具有一定的挑战性的；那么，解决方案之一就是使用RPC通信；而由google开发的grpc-go是一个高性能、开源和通用的RPC框架，面向移动和HTTP2设计。在涉及到网络通信的领域内，经常可以看到grpc-go的身影；目前，已经在Kubernetes、Docker、Istio等优秀开源框架中

码二哥·2024-02-11 14:10

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

Vue.js 源码剖析（一）-响应式原理（1）vue2源码启动与调试

电脑：mac；vue版本：2.7.14；编辑器：IntelliJIEDA一、下载源码github地址我是先下载了zip压缩包，直接使用https地址从github拉取代码会很慢：下载完源码之后可以放在自己的仓库里，我是放在了自己的gitlab仓库里。把项目解压到本地之后，根据gitlab的提示推送现有代码：下载完之后，在idea中打开项目：从远程仓库拉取代码之后，可以看到已经有一条初始化代码的gi

一棵开花的树，枝芽无限靠近你·2024-02-11 03:21

Vue源码剖析一：相当于Vue的构造函数实现

1.重点方法：1.1Object.keys(obj):得到对象自身可枚举属性组成的数组前提是指定属性名可以枚举1.2Object.defineProperty(obj,prop,descriptor)示例：constobj={firstName:'A',lastName:'B'}//obj.fullName='A-B'Object.defineProperty(obj,'fullName',{//

领带衬有黄金·2024-02-10 17:17

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

推荐频道

boost源码剖析