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转载 PyTorch中view的用法

https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81949843

2019-11-08 06:01:36 135

转载 const 修饰函数参数,返回值,函数体

看到const 关键字,C++程序员首先想到的可能是const 常量。这可不是良好的条件反射。如果只知道用const 定义常量,那么相当于把火药仅用于制作鞭炮。const 更大的魅力是它可以修饰函数的参数、返回值,甚至函数的定义体。const 是constant 的缩写,“恒定不变”的意思。被const 修饰的东西都受到强制保护,可以预防意外的变动,能提高程序的健壮性。所以很多C++程序设计书籍...

2019-02-15 11:04:13 327

原创 TCP和UDP传输协议的区别

UDP具有TCP所望尘莫及的速度优势。虽然TCP协议中植入了各种安全保障功能,但是在实际执行的过程中会占用大量的系统开销,无疑使速度受到严重的影响。反观UDP由于排除了信息可靠传递机制,将安全和排序等功能移交给上层应用来完成,极大降低了执行时间,使速度得到了保证。...

2018-09-22 11:25:50 457

转载 堆和栈的区别(转过无数次的文章)

一、预备知识—程序的内存分配 一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1、栈区(stack)— 由编译器自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等。其 操作方式类似于数据结构中的栈。 2、堆区(heap) — 一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回 收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式倒是类...

2018-09-07 10:38:13 101

转载 分页式管理和分段式管理的区别与联系

页式和段式系统有许多相似之处。比如,两者都采用离散分配方式,且都通过地址映射机构来实现地址变换。区别 1、分页是为了实现离散分配方式,以减少内存的碎片,提高内存的利用率。或者说,分页仅仅是由于系统管理的需要,而不是用户的需要。段是信息的逻辑单位,它含有一组其意义相对完整的信息。分段的目的是为了更好地满足用户的需要。2、一条指令或一个操作数可能会跨越两个页的分界处,而不会跨越两个段的分界处...

2018-09-06 21:54:49 9987

原创 操作符重载

#include<iostream>using namespace std;class test{public: int ta, tb;public: test(int a,int b){ ta = a; tb = b;} void tprint(){ cout << ta << "+...

2018-09-05 15:38:32 65

原创 C++单冒号表示继承以及虚函数virtual

#include <iostream>using namespace std;class Base{public: virtual void fun(int x = 0) { cout << "Base::fun(), x = " << x << endl; }};class Derived :...

2018-09-05 15:01:19 350

原创 模板函数和模板类简介

模板函数的意义:使用通用类型来定义函数,替换具体类型(如int或double) 譬如有一个交换函数,需要交换两个数值。针对int写一个int函数,针对double写一个double函数。但是这样浪费时间;如果使用全局查找替换,则可能会出现替换错误。(如interval中int被替换)此时模板函数可以被用来解决这个问题:(类似于重载,当然也有重载模板函数)template <clas...

2018-09-05 14:57:58 225

原创 Leetcode 1: Two Sum

Java版本class Solution {public int[] twoSum(int[] nums, int target) { HashMap<Integer,Integer>m =new HashMap<Integer, Integer>(); int[] res=new int[2]; for(int i=0;i<nu...

2018-09-05 14:56:01 110

推荐系统里奇编 2015

194M,高清,带标签 本书由五部分组成:推荐系统的技术、评估、应用、人机交互及高级话题。第 一部分展示了如今构建推荐系统的流行和基础的技术,如协同过滤、基于语义的方法、数据挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要关注离线和真实用户环境下用于评估推荐质量的技术及方法。第三部分包括了一些推荐技术多样性的应用。首先简述了与工业实现和推荐系统开发相关的一般性问题,随后详细介绍了推荐系统在各领域中的应用:音乐、学习、移动、社交网络及它们之间的交互。第四部分包含了探讨一系列问题的文章,这些问题包括推荐的展示、浏览、解释和视觉化以及人工决策与推荐系统相关的重要问题。第五部分收集了一些关于高级话题的文章,例如利用主动学习技术来引导新知识的学习,构建能够抵挡恶意用户攻击的健壮推荐系统的合适技术,以及结合多种用户反馈和偏好来生成更加可靠的推荐系统。

2019-03-21

推荐系统与深度学习 学习新时代 技术新未来

220页,带标签,高清版pdf. 本书梳理了推荐系统的知识体系及其现实挑战,尤其是数据稀疏和冷启动两个重要问题,给出解决这些问题的思考方向和解决思路,从基础的基于用户与物品反馈的协同过滤,到基于上下文信息的情景感知模型,一步步深入剖析推荐系统模型的设计理念、建模方法和实验评估等。同时,本书介绍了领先的开源推荐算法库LibRec,能够更好地帮助读者了解推荐算法的实现原理和评估过程,快速试用和比较不同算法的推荐性能,也可方便读者基于LibRec框架便捷地实现自己的研究算法。本书适合推荐系统领域的研究人员和工程实现人员参考使用。

2019-03-21

Understanding the Basis of the Kalman Filter(卡曼滤波基本知识)

Understanding the Basis of the Kalman Filter(卡曼滤波基本知识)

2018-11-08

JAVA核心技术(卷1、卷2)(原书第9版译)

JAVA核心技术(卷1、卷2)(原书第9版译) 中文版,卷1,卷2,带书签!

2018-10-28

OpenCV3编程入门_毛星云编著

OpenCV3编程入门_毛星云编著 带标签 有所有页码,全网最全面

2018-10-22

空空如也

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