STL就是Standard Template Library,标准模板库.这可能是一个历史上最令人兴奋的工具的最无聊的术语.从根本上说,STL是一些"容器"的集合,这些"容器"有list, vector,set,map等,STL也是算法和其它一些组件的集合.这里的"容器"和算法的集合指的是世界上很多聪明人很多年的杰作.是C++标准库的一个重要组成部分,它由Stepanov and Lee等人最先开发,它是与C++几乎同时开始开发的:一开始STL选…

从大学时就开始学习C++,到现在近5年的时间了却很少用到STL.现在想想真得是对不起这门语言,也对不起宝贵的五年光阴.我钟爱C++,所以一定要完全搞懂它,理解它.爱一个人的前提是要懂他(她),爱一门语言也是这样.郑重地向C++说声“对不起!”.我会把不懂你的方面慢慢弥补,做到真正懂你.为了更好地学习STL,我采用边学习,边总结,边写博客的方法,希望能够形成一个学习专栏.这样既可以便于自己随时翻阅,又可以分享给有需要的人.当然在博客中,我有可能会引用到其它大牛博友的文章.为了尊重原创,我会给出参考…

点击查看Evernote原文. #@author: gr #@date: 2014-08-24 #@email: forgerui@gmail.com STL中的适配器. ###stl学习 |--迭代器 |--类属算法 |--容器 |--vector |--deque |--list |--set |--map |--函数对象 |--适配器 |--分配器 一.Contents 适配器概述: 适配器作用是改变其他组件的接口.它们是以模板类的形式定义的,并且以另一种组件的类型作为参数.STL提供了3…

STL就是Standard Template Library,标准模板库.这可能是一个历史上最令人兴奋的工具的最无聊的术语.从根本上说,STL是一些"容器"的集合.这些"容器"有list, vector,set,map等.STL也是算法和其它一些组件的集合. 这里的"容器"和算法的集合指的是世界上非常多聪明人非常多年的杰作. 是C++标准库的一个重要组成部分,它由Stepanov and Lee等人最先开发.它是与C++差点儿同一时候開始开发的:…

学习资料:http://www.sikiedu.com/course/37/task/433/show 本节学习目标: 学习Shader中结构体struct的使用. 学习在片元函数(vertex)和顶点函数(fragment)之间传递数据. 学习从应用程序传递到顶点函数(a2v).从顶点函数传递到片元函数(v2f).从片元函数传递回系统(f2a)时,各个阶段中可以使用的语义. Shader "Custom/02" { SubShader{ Pass { CGPROGRAM #pragm…

学习资料:http://www.sikiedu.com/course/37/task/430/show 学习Shader中顶点函数(vertex)和片元函数(fragment)的基本用法. Shader "Custom/01" { SubShader{ Pass { CGPROGRAM #pragma vertex vert // 由系统调用.计算顶点坐标从模型坐标系转换到裁剪面坐标系.每个顶点参与计算. float4 vert(float4 v : POSITION) : SV_PO…

Shader学习笔记 例子: Shader "SrfShader1"{ //定义显示在Inspector中的变量,并从Inspector中获取值 Properties{ _Color("Color",Color)=(1,1,1,1) //用来融合漫反射或2d纹理的颜色 _MainTex("MainTex (RGB)",2D)="white"{} //主2d纹理图片色 _Gloss("Gloss",Range…

目录 论文信息: Finn C, Abbeel P, Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[C]//Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70. JMLR. org, 2017: 1126-1135. 一.摘要 元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它就可以使用…

目录 Adagrad法 RMSprop法 Momentum法 Adam法 参考资料 发展历史 标准梯度下降法的缺陷 如果学习率选的不恰当会出现以上情况 因此有一些自动调学习率的方法.一般来说,随着迭代次数的增加,学习率应该越来越小,因为迭代次数增加后,得到的解应该比较靠近最优解,所以要缩小步长η,那么有什么公式吗?比如:,但是这样做后,所有参数更新时仍都采用同一个学习率,即学习率不能适应所有的参数更新. 解决方案是:给不同的参数不同的学习率 Adagrad法 假设N元函数f(x),针对一个自变量…

特征工程学习01-sklearn单机特征工程 小书匠 kindle  0.数据的导入 from sklearn.datasets import load_iris  #导入IRIS数据集  iris=load_iris()  #特征矩阵  print(iris.data[:5],len(iris.data))  #目标向量  print(iris.target[:5],len(iris.target))  [[ 5.1 3.5 1.4 0.2]  [ 4.9 3. 1.4 0.2]  [ 4.7…