随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。随机森林在很多不同的领域表现出色，成为机器学习领域不可或缺的工具。
Boost.Bimap 是 C++ Boost 库中的一个组件，它提供了一种双向映射的容器，即键和值之间的双向映射。这意味着可以通过键查找值，也可以通过值查找键。Boost.Bimap 提供了一种方便的方式来管理这种键-...
补集朴素贝叶斯是对多项式朴素贝叶斯的一种改进。它主要针对多项式朴素贝叶斯在处理类别不平衡问题时表现不佳的情况进行优化。
Protocol Buffers 主要用于在不同系统、不同语言之间进行高效的数据序列化和反序列化。从而实现跨平台、跨语言的数据交互、网络通信、持久化存储等问题的工具。
自动混合精度是一种能够提升训练效率的方法。它通过减少训练过程中的显存使用，从而提高 batch_size 大小，加快模型训练。在 PyTorch 中张量默认使用的是 float32 类型，如果我们能够使用 float16...
C++ 完美转发是指将函数参数原封不动地传递给另一个函数的技术。通过该技术使得 C++ 在参数传递过程中避免不必要的拷贝或移动，从而保持参数的原始类型和属性。
Boost Interval Container Library（简称 Boost.Icl）是 Boost 库中的一个子库，专门用于处理区间（interval）和区间集合（interval sets）。它提供了一种高效且...
Google Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种由 Google 开发的，用于定义结构化数据并在不同的系统或编程语言之间高效地传输和存储数据。它可以看作是一种更轻量且更高效的替代方案，类似于...
Protocol Buffers（protobuf）主要用于在不同系统、不同语言之间进行高效的数据序列化和反序列化。从而实现跨平台、跨语言的数据交互、网络通信、持久化存储等问题的工具。 在 C++ 中使用 Protobu...
Protocol Buffers 使用了一种中立、平台无关的语言来定义数据结构，使得不同编程语言、不同平台之间能够进行数据交互。Protocol Buffers 目前主要有 Proto2 和 Proto3 两个版本，Pr...
Google Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种由 Google 开发的数据序列化格式，用于定义结构化数据并在不同的系统或编程语言之间高效地传输和存储数据。它可以看作是一种更轻量且更高效的替...
Protobuf 中的类型会对应到 CPP 中的对象，我们需要了解如何操作这些对象，以及如何序列化和反序列化这些对象。 1. 定义数据 创建 sample.proto 文件，定义数据如下： 接下来，使用下面命令生成 de...
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