多线程问题,百分求解?

VC/MFC > 进程/线程/DLL [问题点数:0分]
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金牌 2001年6月 总版技术专家分月排行榜第一
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2000年9月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2001年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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XGBoost

本文借鉴自篇博客,非原创。 XGBoost是机器学习领域最近几年比较火热的一种十分强大的集成学习方法(系统),全称为eXtreme Gradient Boosting,由大牛陈天奇博士开发(陈天奇,交大ACM班毕业,华盛顿大学计算机...

百分100 !!! 求解一个小问题)有关回调函数参数问题

Linux多线程服务端编程:使用muduo C++网络库

第2部分 muduo网络库

王川: 深度学习有深, 学了究竟有几分?

上一篇文章提到了数据挖掘、机器学习、深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html ...refer=wangchuan 《王川: 深度学习有深, 学了究竟有几分? (一)》 笔记:神经网络的研

xgboost分类原理_一文全面了解XGBoost

如有出入,敬请斧正XGBoost是一种强大的机器学习算法, 在Kaggle等算法比赛中, 一直都被誉为"刷分神器", 经常能有出彩的准确率表现, 甚至排行榜的前若干名都是XGBoost的刷屏. 包括在实际应用中, XGBoost也是一大热门,...

漫画:贼简单的题目,但百分之99%的人都不会

点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~作者 |程序员浩哥来源 | 小浩算法为大家分享一道本应很简单的题目,但是却因增加了特殊条件,而大幅增加了难度。话不说,直接看题。01PART简...

ORB-SLAM2之Tracking线程

初始化一般使用两帧即可,但是需要有足够的特征点以及足够的匹配对。 找到了合适的两帧图像后,就可以利用RANSAC迭代来求解基础矩阵F和单应矩阵H。它们对应两种不同的求解位姿的方法,单应矩阵求解的方法要求...

时间设置为cst_如何在CST仿真软件中开启GPU加速

这里主要说明如下四个问题:******1、如何判断要购买哪种加速卡?2、如何安装正确的驱动程序?3、如何在CST中开启GPU加速计算?4、如何检测是否CST是否确实调用了GPU进行运算?******1、如何判断购买哪种加速卡?** ...

算法 判断个点是否在同一圆周线上_实习|旷视 2019 春季算法实习生面试总结

作者:seniusen链接:https://www.nowcoder.com/discuss/170745... 一张图片个类别怎么设计损失函数,标签分类问题5. SVM、决策树优缺点,非线性回归用什么方法,L1、L2 正则化区别6. 链表归并快排 LeetCode 14...

一个求90分位数的算法优化

给定文件,每个文件中有一行逗号分隔的数据,请找出该数据流中tp90 line,即第90百分位数。即按顺序处于第90%位置的数。 说明 比如文件内容: 2,3,4,5,10,8,9,1,6,7 排序后第90%位置为第9个,即为9。 注意如果第90%...

面试问题决策树合集

文章目录1. ID3、C4.5和CART三种决策树的区别一、决策树的优点和缺点二、决策树思想及生成过程三,前后剪枝区别四,决策树优缺点:五,Random Forest Vs Bagging:XGBOOST和GDBT的区别xgboost,rf,lr优缺点有哪些?...

面试问题

其他的面试问题:https://www.jianshu.com/p/4a3c5e34d0f8?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation 项目,数据特征怎样选择的?怎样表示的?模型的...

XGBoost若干个问题

关于xgboost原因有很文章做过详尽的解释,这里列出基本思路和推荐一些文章。 xgboost推导过程 一文读懂机器学习大杀器XGBoost原理 xgboost重要的点 xgboost(eXtreme Gradient Bosting)极端梯度提升是基于...

【集成学习】Boosting策略典型算法原理

集成学习 集成学习是一种由多种弱学习器组合成强学习器的策略,主要分为3类:Boosting方法、Bagging方法、Stacking方法。...Boosting算法要解决两个问题: Q1:如何改变样本数据的权值? Q2:如何将弱分...

机器/深度学习常见面试问题

1.训练决策树时的参数是什么? DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=2, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split...

从抄书到开源之巅:章亦春的程序人生

春哥的编程之旅起于抄书,就算如今已是罕见的编程高手,春哥依然逢人大力推荐他的抄书学编程之法。春哥先后在中国雅虎、淘宝、Cloudflare 就职,但开源世界是他如一的眷念...

一个计算机专业学生几年的Java编程经验汇总

一个计算机专业学生几年的编程经验汇总  绝对好文,该系列一共11篇,斑竹可以考虑置顶,各位坛友看完之后,java基础绝对有不小的提升! =========================================================================...

【干货】工业软件为什么这么难?

全文字数4800字阅读时间11分钟文章由知识自动化(zhishipai)授权转载工业软件中几乎最难啃的三座大山,就是CAD、CAE和EDA,大山中间还穿插了许多小的丘陵,如CAM、拓扑...

Spark大数据针对性问题

1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,...

一个计算机专业学生几年的编程经验汇总之一(收藏)

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树模型(六):XGBoost

文章内容可能会相对比较,读者可以点击上方目录,直接阅读自己感兴趣的章节。1.序 距离上一次编辑将近10个月,幸得爱可可老师(微博)推荐,访问量陡增。最近毕业论文与xgboost相关,于是重新写一下这篇文章。 ...

150分钟学会R语言与R常见问题解答

还有若干来自于 Capital Of Statistics 论坛的讨论问题。 本文档的目的是为具有一定统计(数学)背景的 R 软件初学者提供一个快速认识 R 软件的平 台,如果你无此背景,可能会对其中的若干表达存在...

一个2年工作经验的Java学习心得

想来学习Java也有两个年头了,永远不敢说多么精通,但也想谈谈自己的感受,写给软件学院的同仁们,帮助大家在技术的道路上少一点弯路。说得伟大一点是希望大家为软件学院争气,其实最主要的还是大家自身的进步提升...

Java 编程经验(牛人写的)

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Java Study

1 关于动态加载机制 学习Java比C++更容易理解OOP的思想,毕竟C++还混合了不少面向过程的成分。很多人都能背出来Java语言的特点,所谓的动态加载机制等等。当然概念往往是先记住而后消化的,可有多少人真正去体会...

Java编程经验汇总杂谈

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蛙蛙推荐: LRU缓存的实现算法讨论

业务模型读、写、删的比例大致是7:3:1,至少要支持500w条缓存,平均每条缓存6k,要求设计一套性能比较好的缓存算法。算法分析不考虑MemCached,Velocity等现成的key-value缓存方案,也不考虑脱离.net gc自己管理...

Java编程经验汇总1(绝对好文,转载)

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一个计算机专业学生几年的Java编程经验

本文来源于 冰山上的播客 http://xinsync.xju.edu.cn , 原文地址:http://xinsync.xju.edu.cn/index.php/archives/3820 想来学习Java也有两个年头了,永远不敢说多么精通,但也想谈谈自己的感受,写给软件学院的...

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tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用,由于其仅作为工具使用,并且加之时间缩短,所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法,转化为效率。

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