boost网络库

（6）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—使用Adaboost建模及工作环境下的数据分析整理

目录一、为什么要使用Adaboost建模？
代码骑士·2024-02-05 10:53

12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测，机器学习预测全家桶，持续更新，MATLAB代码...

机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost
今天吃饺子·2024-02-05 01:56

XGB-3: 模型IO

在XGBoost1.0.0中，引入了对使用JSON保存/加载XGBoost模型和相关超参数的支持，旨在用一个可以轻松重用的开放格式取代旧的二进制内部格式。
uncle_ll·2024-02-04 23:49

开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”
噶噶~·2024-02-04 21:15

XGBoost和LightGBM的参数以及调参

一、XGBoost参数解释XGBoost的参数一共分为三类：通用参数：宏观函数控制。Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。
噶噶~·2024-02-04 21:45

XGboost常见特征处理及其他问题

1.Bagging和Boosting区别RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性
噶噶~·2024-02-04 21:14

Python库大全，建议收藏留用！

通用：urllib-网络库(s
星丶雲·2024-02-04 17:58

XGB-2: Boosted Trees（提升树）简介

XGBoost代表“ExtremeGradientBoosting”，其中术语“GradientBoosting”来源于Friedman的论文《GreedyFunctionApproximation:AGradientBoostingMachine
uncle_ll·2024-02-04 16:58

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。
uncle_ll·2024-02-04 16:57

boost asio对于epoll关闭套接字顺序

其方法定义在boost::system::error_codereactive_socket_service_base::close(reactive_socket_service_base::base_implementation_type
kgduu·2024-02-04 14:18

提升算法 AdaBoost 算法

有两个问题：在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布如何将弱分类器组合成一个强分类器对于第一个问题，AdaBoost的做法是提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本
shenghaishxt·2024-02-04 11:09

PCL1.11.0+VTK8.2.0+QT5.12.2 中 QT pro文件配置

include/pcl-1.11"INCLUDEPATH+="D:/PCL1.11.0/include/pcl-1.11/pcl"INCLUDEPATH+="D:/PCL1.11.0/3rdParty/Boost
咯哦哦哦哦·2024-02-04 08:25

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合
随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

目录初识集成学习Bagging与随机森林OttoGroupProduct(实操)Boosting集成原理初识集成学习集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个基本模型来提高预测准确性和泛化能力的机器学习方法
亦世凡华、·2024-02-04 06:23

【C++】标准模板库STL—泛型编程

要求：熟悉使用STL/boost泛型数据结构及算法C++标准库的一个强大之处就是它包含了各种各样的容器和算法，并且都是泛型（Generic）的，可以实现泛型编程（GenericProgramming）。
Logintern09·2024-02-04 05:32

JavaScript 练手小技巧：HTML5 的 dialog 标签制作对话框

一、传统对话框做法以前创建对话框，需要用标签去模拟，或者使用一些框架、插件，如artDialog、boostrap等，去创建对话框。
stones4zd·2024-02-04 04:28

C++实现集群聊天服务器（一）

实现集群聊天服务器文章目录技术栈项目需求项目目标开发环境配置远程开发环境下载Json介绍一个优秀的Json三方库包含Json头文件Json数据序列化1.普通数据序列化2.容器序列化技术栈Json序列化和反序列化muduo网络库开发
程序员小浩·2024-02-03 19:47

Add Secure PDF Signing to .NET

AddSecurePDFSigningto.NETChooseacomponentwithPDFsigningsupporttoensuretamper-proofdocuments,streamlineworkflows,andboostrecipienttrust.PDFcomponentswithPDFsigningfunctionalityallowuserstosecurelysignd
SEO-狼术·2024-02-03 17:39

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合
机器学习之心·2024-02-03 15:16

前端学习笔记 | 响应式网页+Boostrap

一、响应式网页一套代码适应多端1、媒体查询@media(条件){css}max-width小于等于max-width生效min-width【案例】左侧隐藏因为CSS的层叠性，书写顺序：max-width从大到小；min-width从小到大。【媒体查询完整写法】在html中link用于不同视口的css样式，media=""中一定要加（），否则不生效。2、BootstrapBootstrap是由Twi
简·AI·2024-02-03 15:31

【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业

第一类方法：:线性方法：线性SVM、LogisticRegression第二类方法:非线性方法：KernelSVM，决策树第三类方法:集成学习：Bagging，Boosting第四类
lzl2040·2024-02-03 13:05

【Boost】:前置知识（一）

前置知识一.背景二.下载boost库手册的网页资源三.正排索引和倒排索引四.认识标签和去标签一.背景现在知名的搜索引擎，例如；谷歌，百度，搜狐…它们的搜索是属于全网的，而本次的项目是区域搜索。
菜花籽·2024-02-03 11:48

boost json 解析数组

利用boost自带的json库，解析数组，json格式如下：{"roomId":"room_123","pubUid":"uid1","subList":["uid2","uid3","uid4"]}解析代码
致一·2024-02-03 11:17

C++中使用boost库存取ini结构化文本文件

本实践中，我们借助于大名鼎鼎的boost库来解析ini文件。[basic]sNo=20210426sName=DoraCheniAge=17[scores]
饼干叔叔@海洋·2024-02-03 11:16

boost::property_tree实例用法

boost::property_tree的解析xml模块是基于rapidXml的,以下是两个例子:例子1:[cpp]viewplaincopy#include#include#include#includeusingnamespacestd
NCTU_to_prove_safety·2024-02-03 11:16

【Boost】:parser代码的基本结构（二）

parser代码的基本结构一.总体概述二.EumeFile的实现三.ParserHtml的实现四.SaveHtml实现五.完整源代码打开parser.cc,用vscode或者vim都行。一.总体概述首先递归式的把文件名和路径读入一个数组内，接着把数组内的每一个数据按照一定的格式进行划分，最后把划分后的内容输入到output路径里。二.EumeFile的实现由于C++库对于文件的实现并不完整，所以我
菜花籽·2024-02-03 11:14

Linux多线程服务端编程：使用muduo C++网络库 学习笔记 第十一章 反思C++面向对象与虚函数（上）

C++的面向对象语言设施相比其他现代语言可算得上“简陋”，而且与语言的其他部分（betterC、数据抽象、泛型）融合度较差（见电子工业出版社出版的《C++Primer（第4版）（评注版）》第15章）。在C++中进行面向对象编程会遇到其他语言中不存在的问题，其本质原因是C++class是值语义（关注于数据的值本身，而不是其在内存中的位置，赋值操作通常会进行值的复制，而不是引用的传递），而非对象语义（
吃着火锅x唱着歌·2024-02-03 09:04

Linux多线程服务端编程：使用muduo C++网络库 学习笔记 第十一章 反思C++面向对象与虚函数（下）

11.7.2值语义与生命期值语义的一个巨大好处是生命期管理很简单，就跟int一样——你不需要操心int的生命期。值语义的对象要么是stackobject，要么直接作为其他object的成员，因此我们不用担心它的生命期（一个函数使用自己stack上的对象，一个成员函数使用自己的数据成员对象）。相反，对象语义的object由于不能拷贝，因此我们只能通过指针或引用来使用它。一旦使用指针和引用来操作对象，
吃着火锅x唱着歌·2024-02-03 09:57

协程框架---gevent的基本介绍

1.基本介绍一个基于greenlet的并发网络库。有了gevent后，不必像greenlet那样手动切换，而是当一个协程阻塞时，将自动切换到其他协程。
MoonMonsterss·2024-02-03 09:07

mongodb 索引_mongodb索引深入了解索引

mongodb索引Gettingaperformanceboostwiththebestusageofindexes,byunderstandingwhat’sthedatastructure,howitworks
weixin_26755331·2024-02-03 08:51

交叉编译opencv, linux qt + opencv交叉编译到rv1126显示图片；

opencv------------------------------------------------1：资料准备opencv-3.4.3.zipopencv_contrib-3.4.3.zipboostdescetc.zip2
fang_zzzzz·2024-02-03 07:32

5、混合模型（Hybrid Models）

XGBoost擅长学习交互，但不能推断趋势。在这个课程中，我们将学习如何创建"混合"预测器，这些预测器结合了互补的学习算法，让一个算法的优点弥补另一个算法的缺点。
AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

《Boosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution ...》论文笔记

参考代码：BoostingMonocularDepth论文：BoostingMonocularDepthEstimationModelstoHigh-ResolutionviaContent-AdaptiveMulti-ResolutionMerging1
m_buddy·2024-02-02 20:28

C++开发人员职业发展规划

万事皆可C/C++特点：稳定、⾼效、语法复杂（细节）⽅向：操作系统、服务器、⽹络安全、桌⾯应⽤、视频编解码应⽤层⾯2.招聘需求：1.精通C/C++，熟悉STL标准库中常⽤数据结构、算法及容器类2.掌握常⽤boost
骨灰级收藏家·2024-02-02 19:44

软通智慧启动鲲鹏原生应用开发合作

1月25日，软通智慧科技有限公司启动鲲鹏原生应用开发合作，将基于鲲鹏硬件底座、openEuler、开发套件KunpengDevKit和应用使能套件KunpengBoostKit开展面向智慧园区、政务、水利水务等行业场景的软硬件原生应用开发
科技赋能生活·2024-02-02 15:22

源码安装 gem5

sudoaptinstallbuild-essentialgitm4sconszlib1gzlib1g-dev\libprotobuf-devprotobuf-compilerlibprotoc-devlibgoogle-perftools-dev\python3-devlibboost-all-devpkg-configpython3
Eloudy·2024-02-02 14:02

【数据+代码】使用XGBoost实现回归分析

1、引言本文涵盖主题：XGBoost实现回归分析，包括数据准备、模型训练和结果分析三个方面。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

机器学习中集成方法的Bagging和Boosting动画指南

许多人经常难以理解Bagging和Boosting的核心要点。本文通过动画展示了这两种技术的内部工作原理：简而言之，集成方法将多个模型结合在一起以构建一个更强大的模型。
小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。以下是torch.nn的关键组成部分及其功能：nn.Module类：nn.Module是所有自定义神经网络模型的基类。用户通常会从这个类派生自己的模型类，并在其中定义网络层结构（如卷积层、全连接层等）以及前向传播函数（forwardpass）：nn.Module是所有自定义神经
科学禅道·2024-02-02 09:23

C基础 - 终结 Size Balanced Tree

引言-初识SizeBalancedTree最近在抽细碎的时间看和学习random的randnet小型网络库.iamrandom/randnet-https://github.com/iamrandom/
weixin_30377461·2024-02-02 07:59

muduo库的模拟实现——muduo库的介绍

TCPServer部分一、muduo库介绍muduo库是在Linux环境下使用C++实现的一个多Reactor多线程的高性能网络服务器，作者陈硕，他还出了一本书《Linux多线程服务端编程：使用muduoC++网络库
JJP不会CPP·2024-02-02 05:09

python 机器学习XGBoost，SVM图像分类与数据预测分析

文章目录0前言+【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测+1逻辑回归的介绍和应用+1.1逻辑回归的介绍+1.2逻辑回归的应用2.Demo实践+Step1
Jackie_AI·2024-02-01 23:04

15分钟阅读教你足跟痛、拇外翻、高脚背、扁平足如何选鞋

阿迪BOOST、耐克ZOOM、
葵葵说鞋·2024-02-01 23:17

集成学习-随机森林总结

随机森林集成学习的核心思想是将若干个个体学习器以一定的策略结合起来,最终形成一个强学习器,以达到博采众长的目的.集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging
大鳄鱼小鳄鱼·2024-02-01 19:19

基于muduo网络库开发服务器程序 笔记

跟着施磊老师做C++项目，施磊老师_腾讯课堂(qq.com)一、基于muduo网络库开发服务器程序组合TcpServer对象创建EventLoop事件循环对象的指针明确TcpServer构造函数需要什么参数
呵呵哒(￣▽￣)"·2024-02-01 15:29

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题 求解！

问题一读取数据数据预处理数据分析数据变化趋势数据分布数据统计——均值、方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习
HHHTTY-·2024-02-01 10:08

应用keras建立ANN模型.

介绍：Keras是一个开源的神经网络库，它基于Python语言，并能够在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK。
取名真难.·2024-02-01 07:34

C++ —— 智能指针

RAII2.智能指针的原理三、智能指针的缺陷及其发展3.1std::auto_ptr3.2std::unique_ptr3.3std::shared_ptr3.4std::weak_ptr四、C++11和boost
Tlzns·2024-01-31 20:02

2022-04-11上

carData)library(car)library(pROC)library(caret)library(tree)library(randomForest)library(gbm)library(xgboost
woaishangxue·2024-01-31 17:02

Boosting semantic human matting with coarse annotations

前向推理在modelscope中开源了，但是训练没开源，且是基于TensorFlow的，复现起来是比较麻烦的。1.Introduction分割技术主要集中在像素级二元分类，抠图被建模为前景图像F和背景图像B的加权融合，大多数matte方法采用指定的trimap作为约束来减少解的空间，trimap将图像分成三个区域，包括明确的前景，明确的背景和未知区域。但是trimap的获取如果人工标注的话，成本太
Kun Li·2024-01-31 13:24
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