
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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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.pr...

虚函数(virtual function)指的是 C++ 中使用 virtual 关键字声明的函数。从表面看起来仅仅是一个函数的声明,但是其背后有着一套较为复杂...

Protocol Buffer 会将对象序列化为二进制数据。在本文中,我们简单了解下它是如何对数据进行编码的,即:了解下底层的编码格式。当然并非必须的,日常使用...

基尼指数是决策树算法中用于评估特征分裂质量的一个关键指标,分裂后子节点的基尼指数越低,表示子节点的纯净度越高。 1. 基尼不纯度 基尼不纯度(Gini impu...

在 scikit-learn 的决策树实现中,使用 CCP(Cost-Complexity Pruning)代价复杂度剪枝,用于避免过拟合并提高决策树的泛化能力...

信息增益是决策树算法中用于特征选择的一个重要指标。在构建决策树时,我们需要确定哪个特征最能有效地分割数据,使得子节点的纯度最高。信息增益就是衡量这种分割能力的指...

决策树(Decision Tree)是一种直观且易于理解的机器学习算法,它可以处理分类和回归问题。 课程学习目标: 授课环境:win11 + pycharm 2...

终身学习者 | 知识桥接者
我是一名 80 后,写过多年代码,讲过很多年课,积累了丰富经验。如今,想把这些经验整理,通过我的博客分享给大家。


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