关于技法代码解决方案的搜索结果

1：STL Traits编程技法

traits编程技法大量运用于STL实现中。通过它在一定程度上弥补了C++不是强型别语言的遗憾，增强了C++关于型别认证方面的能力。

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2：STL中的Traits编程技法

最近在看读《STL源码剖析》，看到Traits编程技法这节时，不禁感慨STL源码作者的创新能力。那么什么是Traits编程技法呢？

https://www.u72.net/daima/zm5.html - 2024-07-01 23:57:01 - 代码库

3：Latex 转 word 技法大全

Latex 转 word 技法大全在稿件接收后，经常会遇到出版社要求变更稿件格式，其中最多的是latex变为word格式。

https://www.u72.net/daima/49ux.html - 2024-09-05 18:28:01 - 代码库

4：traits技法小计

在学习算法导论的时候，对于各数据结构，自然是实现一个才算掌握，工具当然是template编程，但是自己的demo经常存在很多问题，比如没有给出迭代器啊，操作符重载

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5：vuejs心法和技法

所有的vuejs组件都是被扩展的vue实例；var MyComponent = Vue.extend({//扩展选项对象})var myComponentInstance = new MyComponent();每个Vue实

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6：vuejs心法和技法

http://www.cnblogs.com/kidsitcn/p/5409994.html 注意：本文记录作者在学习和使用vuejs开发中的点点滴滴，从vuejs1.0开始直到现在的vuejs2.0以后的版本

https://www.u72.net/daima/ndrdk.html - 2024-09-29 20:17:39 - 代码库

7：《机器学习技法》---CART算法

1 决策树模型的数学表达形式决策树模型画出图很简单。那么它的数学表达形式是怎样的呢？这里介绍递归形式：其中，G(x)表示决策树对应的函数，b(x)表示分叉

https://www.u72.net/daima/52rr.html - 2024-09-07 00:43:38 - 代码库

8：《机器学习技法》---随机森林

1 随机森林bagging的好处是降低各个子分类器的variance，而决策树又是对数据敏感的算法，variance比较大。因此我们很自然地就把bagging用到了决策树。也

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9：机器学习技法(10)--Random Forest

随机森林是将bagging和decision tree结合在一起的算法。random forest同样也继承了两个算法的优点，但是同时也解决了过拟合的缺点。通过降维的方式来提

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10：机器学习技法(7)--Blending and Bagging

Ensemble模型的基础概念。先总结归纳几个aggregation的常见形式：多选一的形式特别需要那几个里面有一个表现好的，如果表现都不太好的时候，几个模型融合到

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11：机器学习技法(5)--Kernel Logistic Regression

回顾一下soft margin SVM的知识：然而从另一个角度来看，分为真的有犯错和没有犯错：在没有犯错的时候，&xi;n=0就好了。于是&xi;n就可以写成一个求max的过程。

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12：《机器学习技法》---支持向量回归

1 核型岭回归首先，岭回归的形式如下：在《核型逻辑回归》中我们介绍过一个定理，即以上这种形式的问题，求得的w都能表示为z的线性组合：因此我们把w代入，问

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13：机器学习技法(11)--Gradient Boosted Decision Tree

AdaBoost D Tree有了新的权重的概念。现在的优化目标，如何进行优化呢？不更改算法的部门，而想办法在输入的数据方面做修改。权重的意义就是被重复取到的数

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14：机器学习技法(3)--Kernel Support Vector Machine

根据上一次推导出来的问题：从计算的角度来说，如果维度太大，向量z的内积求解起来非常的耗时耗力。我们可以把这个过程分拆成两个步骤，先是一个x空间到z空间

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15：机器学习技法(1)--Linear Support Vector Machine

线性支持向量机。在这种分类问题中，我们需要选一条最“胖”的线，而这条最胖的线就是margin largest的线。我们的优化目标就是最大化这个margin

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16：机器学习技法笔记-Lecture 13 Deep learning

一些挑战：网络结构的选择。CNN的想法是对邻近的输入，有着相同的weight。模型复杂度。最优化的初始点选择。pre-training计算复杂度。包含pre-tra

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17：机器学习技法笔记-Lecture 12 Neural network

介绍神经网络的基本概念以及Backprop的推导。输入为x, 首先对x做一个线性变换到s，然后对s做（通常是非线性的）变换，作为下一层的输入。如果对s也是线性的

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18：机器学习技法--学习笔记04--Soft SVM

背景之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这种情况的，因为噪声数据时无法避免的。所以，需要

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19：机器学习技法--学习笔记03--Kernel技巧

背景上一讲从对偶问题的角度描述了SVM问题，但是始终需要计算原始数据feature转换后的数据。这一讲，通过一个kernel（核函数）技巧，可以省去feature转换计算，但

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20：[转载]《STL源码剖析》阅读笔记之迭代器及traits编程技法

本文从三方面总结迭代器迭代器的思想迭代器相应型别及traits思想 __type_traits思想一迭代器思想迭代器的主要思想源

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