c++STL系列之Set
摘要：
开头总结： C++中STL的概念总结： 1、容器 2、迭代器 STL中所有的不同库都是容器的概念体现，基本操作都是基于迭代器的操作。 vector封装数组，list封装了链表，map和set封装了二叉树。 一、简介 关于set，必须说明的是set关联式容器。set作为一个容器也是用来存储同一数据类型 阅读全文
posted @ 2021-01-12 19:57 我不上网了 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)
C++之gcc编译过程（原理）
摘要：
在平时gcc编译中，通常的一步编译操作为： gcc b.c -o b 在使用gcc编译的过程中，那么这个文件编译过程到底是什么？ 上述gcc命令其实依次执行了四步操作： 1.预处理(Preprocessing), 2.编译(Compilation), 3.汇编(Assemble), 4.链接(Lin 阅读全文
posted @ 2020-12-20 18:03 我不上网了 阅读(346) 评论(0) 推荐(0)
c++STL系列之Map
摘要：
开头总结： C++中STL的概念总结： 1、容器 2、迭代器 STL中所有的不同库都是容器的概念体现，基本操作都是基于迭代器的操作。 一、Map初级用法： //声明 map<int,string> m;//无参声明 map<int,string> m1 = { {1,"one"}, {2,"two" 阅读全文
posted @ 2020-12-17 20:25 我不上网了 阅读(140) 评论(0) 推荐(0)
c++STL系列之Stack
摘要：
开头总结： C++中STL的概念总结： 1、容器 2、迭代器 STL中所有的不同库都是容器的概念体现，基本操作都是基于迭代器的操作。 栈的特性是先进后出，和队列一样，是一个具有特殊限定的vector。 栈的基本用法： //栈的声明： stack<int> st ; //栈的基本用法： //栈判空 s 阅读全文
posted @ 2020-11-25 17:09 我不上网了 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)
c++STL系列之String
摘要：
开头总结： C++中STL的概念总结： 1、容器 2、迭代器 STL中所有的不同库都是容器的概念体现，基本操作都是基于迭代器的操作。 一、string string 其实相当于一个保存字符的序列容器，因此除了有字符串的一些常用操作以外，还有包含了所有的序列容器的操作。字符串的常用操作包括：增加、删除 阅读全文
posted @ 2020-11-25 16:48 我不上网了 阅读(136) 评论(0) 推荐(0)
c++STL系列之priority_queue（优先队列）
摘要：
开头总结： C++中STL的概念总结： 1、容器 2、迭代器 STL中所有的不同库都是容器的概念体现，基本操作都是基于迭代器的操作。 一、优先队列概念 优先队列和队列不同的就在于我们可以自定义其中数据的优先级, 让优先级高的排在队列前面,优先出队。优先队列具有队列的所有特性，包括基本操作，只是在这基 阅读全文
posted @ 2020-11-24 20:11 我不上网了 阅读(388) 评论(0) 推荐(0)
c++STL系列之queue
摘要：
开头总结： C++中STL的概念总结： 1、容器 2、迭代器 STL中所有的不同库都是容器的概念体现，基本操作都是基于迭代器的操作。 Queue介绍： 队列的特性是先进先出，一种具有特殊约定的数据结构。 一、头文件引用： #include <quene> 二、队列声明 queue<int> q;// 阅读全文
posted @ 2020-11-24 19:49 我不上网了 阅读(99) 评论(0) 推荐(0)
c++STL系列之Vector
摘要：
开头总结： C++中STL的概念总结： 1、容器 2、迭代器 STL中所有的不同库都是容器的概念体现，基本操作都是基于迭代器的操作。 Vector介绍： vector是表示可变大小数组的序列容器。简单来说，vector就是一种内存动态变化的数组，和普通数组相比，它的优点在于不必提前设定初始化大小，既 阅读全文
posted @ 2020-11-23 18:05 我不上网了 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)
Linux中软连接命令 ln -s
摘要：
软连接： 软连接（softlink）也称符号链接（Symbolic Link）。linux里的软连接文件就类似于windows系统中的快捷方式。它实际上是一个特殊的文件。在符号连接中，文件实际上是一个文本文件，其中包含的有另一文件的位置信息。在操作系统中，跟索引的概念差不多，在索引i节点中存放真正文 阅读全文
posted @ 2020-10-15 15:21 我不上网了 阅读(7614) 评论(0) 推荐(0)
生成式模型和判别式模型
摘要：
总的来说，对于输入X，类别为Y的数据，生成模型是估计他们的连个概率密度P（X,Y），判别式模型为估计条件概率P（Y|X）。 生成模型：有数据学习联合概率密度P（X,Y），然后求出条件概率P（Y|X）作为预测模型，如贝叶斯、HMM、主题LDA。 判别模型：由数据直接学习决策函数Y=F(X)，如KNN、 阅读全文
posted @ 2019-09-04 17:25 我不上网了 阅读(372) 评论(0) 推荐(0)
