一亩三分地在 sklearn 中，LinearSVC 线性支持向量机（SVM）的原始形式支持的两种目标函数类型，分别是 ： squared_hinge 是目标函数中的损失项，它是标准的 hinge loss 的平方形式。它可以提供...
感知机（Perceptron）是1958 年由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出的一个经典线性分类算法。它是机器学习领域最早提出的基于数学规则进行分类的模型之一，适用于解决二分类问题。 作为一种线...
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，使得投影后的数据在新空间中，不同类...
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。 1. 异步任务 一...
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并启动一个或多个线程...
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. 基本思想 PCA...
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杂性。 假设：我们有...
在 Python 中涉及到对象拷贝主要有两个问题： 1. 深浅拷贝 深拷贝和浅拷贝的主要区别在于它们如何处理对象中的可变子对象。对于不可变类型不涉及到深浅拷贝问题。在 Python 中，只有字典、集合、列表属于可变类型。...
多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是深度学习中一种用于处理序列数据的重要机制，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。它最早出现在 Transformer 模型中。 1. ...
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数里，如何避免对象拷...
梯度下降算法是一种用于寻找函数最小值的优化方法。在机器学习中，常用于训练模型，帮助我们找到模型参数（比如权重和偏置）的最佳值，以使模型的预测误差（损失函数）最小。 想象你站在一个山顶上，目标是找到最低的山谷（最小值）。你...
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两个话题。 示例代码： 3...
SentencePiece 是一种用于文本处理的工具，特别适用于基于神经网络的文本生成系统。它的主要功能是将文本分割成更小的单位（称为子词单元），这些子词单元可以是完整的单词、部分单词，甚至是单个字符。 Sentence...
在 C++ 中，operator new 和 operator delete 是用于动态内存分配和释放的运算符。重载这两个运算符可以使你在分配或释放内存时添加额外的行为，例如跟踪内存使用情况或实现自定义的内存池。 ope...
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