一亩三分地
std::lock 是一个 C++ 用于避免死锁的工具，用于一次性锁住多个互斥锁（std::mutex），它通过确保锁定顺序一致，避免了死锁的发生。死锁是指程序中有多个共享资源，通常情况下，多个共享资...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称 LDA）是一种经典的统计学方法，主要用于 特征降维 和 分类问题。 它的核心思想是：寻找一个最佳的线性投影，使得投影后的数...
std::async 是 C++11 引入的一个工具函数，它主要用于在程序中创建 异步任务、延迟任务。本篇文章将通过设计的 6 个示例程序来展示如何利用 std::async 实现异步任务与延迟任务。...
在现代软件开发中，并发编程成为提升性能的关键。无论是处理大量数据、提升响应速度，还是高效利用多核 CPU，多线程编程都至关重要。在 C++ 中 通过使用 std::thread 类，我们能够轻松地创建...
主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维技术。数据降维是指将高维数据转换为低维数据的过程，同时尽可能保留原始数据的重要信息。通过降维可以： 1...
Google gRPC（Google Remote Procedure Call）是一个高性能、开源的远程过程调用框架，它允许客户端直接调用远程服务器上的方法，就像调用本地方法一样，屏蔽了网络通信的复...
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率的无监督学习模型，通过假设数据由多个高斯分布组成来进行数据建模，在机器学习、统计学和信号处理等领域有广泛的应用。 1....
在本节课程中，我们将探讨高斯混合模型（GMM）如何对新数据进行聚类。即：当我们输入一条新的数据时，模型会基于先前学习到的各个高斯分布的参数来估计该数据属于每个类别的概率。接下来，我们将详细了解这一过程...
GMM 假设数据是由多个高斯分布混合而成，接下来，我们将会探讨 GMM 是如何根据训练数据得到这些不同的高斯分布参数： 估计高斯混合模型的参数，我们并不知道数据属于哪个分布，这是典型的包含隐藏变量的参...
scikit-learn 中 GaussianMixture 类是对高斯混合模型算法的实现，它包含了一些用于控制混合高斯模型（GMM）的初始化、训练方式和模型的其他设置。 1. 参数 1.1 基本参数...
在 Python 编程中，掌握对象拷贝的细节至关重要。虽然对象拷贝看似是一个简单的操作，但在背后涉及到多个层次的实现机制。尤其是拷贝协议，它们为我们提供了强大的工具来控制对象的复制行为。通过合理地使用...
std::ref 是 C++ 标准库中的一个工具，用于将对象封装为引用包装器 ，从而实现将原本作为值传递、需要拷贝的对象，能够以避免对象拷贝的方式传递。 问题场景：一个对象传递一个以值方式接受参数的函...
std::bind 是 C++11 引入的一个函数适配器，它可以将函数或可调用对象与其参数绑定在一起，在调用时，减少传入的参数数量，从而简化函数调用。 1. 使用 2. 探讨 这一小节主要探讨l两个话...
ChatGLM3-6B 是一个 ChatGLM 系列的开源对话模型，是由清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 共同开发。该模型具备出色的中文和英文理解和生成能力，特别适合多轮对话、文本生成、问答等自然...
new 和 delete 是 C++ 中非常重要的两个关键字，其作用是实现动态对象的管理。正确掌握它们的使用方法对于有效管理程序的内存、提高性能，以及避免内存泄漏等问题至关重要，是编写健壮 C++ 程...
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