至从C语言开始enum类型就被作为用户自定义分类有限集合常量的方法被引入到了语言当中,而且一度成为C++中定义编译期常量的唯一方法(后来在类中引入了静态整型常量).根据上面对enum类型的描述,有以下几个问题:1.到底enum所定义出来的类型是一个什么样的类型呢?2.作为一个用户自定义的类型其所占用的内存空间是多少呢?3.使用enum类型是否真的能够起到有限集合常量的边界约束呢?4.大家可能都知道enum类型和int类型具有隐示(自动)转换的规则,那么是否真的在任何地方都可以使用enum类型的变…

这个月勉勉强强才写了一篇,都快月底了,都还没有写第二篇博客的冲动,证明这个月确实收获甚少,有点状态不佳,懒毒入骨啊.刚刚看了这个月其实已经写了三篇,然而事实是这博客还有另外一个人也在更新文章,博主并没有人格分裂,呵呵,好冷... 最近迷迷糊糊地在用UE4写一些功能,本来也没在意一个简单的枚举变量有多麻烦,然后自己确实也因为这个东西打断一点工作时间. 如果只是在C++中使用的话,都还没什么问题,跟平常的定义一样就行,如果要在蓝图中使用的话,需要用UPROPERTY标记他可在蓝图中编辑调用,然后,他…

是W3C的一个文档类型定义规则文件,是用来让浏览器根据你定义的DTD(文档类型定义)来解释页面代码的. doctype声明指出阅读程序应该用什么规则集来解释文档中的标记.在Web文档的情况下,“阅读程序”通常是浏览器或者校验器这样的一个程序,“规则”则是W3C所发布的一个文档类型定义(DTD)中包含的规则. 每个DTD都包括一系列标记.attributes和properties,它们用于标记Web文档的内容:此外还包括一些规则,它们规定了哪些 标记能出现在其他哪些标记中.每个Web建议标准(比如…

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最…

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考…

NET下的很多技术都是基于反射机制来实现的,反射让.NET平台下的语言变得得心应手.最简单的,比如枚举类型,我们我可以很容易的获得一个枚举变量的数值以及其名称字符串. 可是,在C++中,枚举变量本质上和一个整形变量没有区别,我们很难获取一个枚举变量的名称字符串. 其实在C++中,我们可以通过宏来实现类似反射的机制. 接下来,我想总结一下如何在C++中实现一个类似于C#枚举类型的方法. __VA_ARGS__ 使用__VA_ARGS__,我们可以定义带可变参数的宏,举个例子: #define MY…

原文［http://bugs.tutorbuddy.com/php5cpp/php5cpp/］ 第1节. 开始之前 开始前,我要说明:这篇文章所描述的主要是在UNIX的PHP环境上的. 另外一点我要说明的是:文中所介绍的方法在PHP 4.3.x和PHP 5下都是可行的.尽管我们在开始的时候会基于PHP5来介绍,但是你会发现这些方法在PHP 4.3.x中也是可行的. 我在本文中有一些约定... $PHP_HOME 是指你的PHP源代码的位置,如:你解开的PHP源代码包所放的位置.在我的系统中指的是…

4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/category/273456.html 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的…

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.…