#include <iostream> #include <string> #include <utility> #include <vector> #include <deque> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> //A*寻路算法 #include <boost\graph\astar_search.hpp> using namespace std; using nam…

boost::algorithm简介 2007-12-08 16:59 boost::algorithm提供了很多字符串算法,包括: 大小写转换: 去除无效字符: 谓词: 查找: 删除/替换: 切割: 连接: 我们用写例子的方式来了解boost::algorithm能够为我们做些什么. boost::algorithm学习#include <boost/algorithm/string.hpp>using namespace std;using namespace boost; 一:大小写转换…

STL里的算法已经很好了,在boost里有几个小的算法 1.BOOST_FOREACH使用方法,定义一个容器里内部类型数据,容器作为参数传递. #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <boost/assign.hpp> #include <boost/foreach.hpp> using namespace std; using namespace boo…

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样…

STL实践与分析 --泛型算法的结构 引言: 正如全部的容器都建立在一致的设计模式上一样,算法也具有共同的设计基础. 算法最主要的性质是须要使用的迭代器种类.全部算法都指定了它的每一个迭代器形參可使用的迭代器类型.比方,假设形參必须为随机訪问迭代器则可提供vector或 deque类型的迭代器,或者提供指向数组的指针.而其它容器的迭代器不能用在这类算法上. C++还提供了另外两种算法模式:一种模式由算法所带的形參定义;还有一种模式则通过两种函数命名和重载的规范定义. 一.算法的形參模式 大多数的…

一.哈希算法 哈希: 给定明文-计算出一段定长的-不可逆的值 定长输出:不管明文输入多少,哈希都是定长的 不可逆:无法反向计算出对应的明文 雪崩效应:输入改变,输出必然变 md5:32位16进制   场景: 1.密码处理 2.文件完整性   用法: import hashlib import hashlib m = hashlib.md5()  #1.生成哈希算法的计算对象   m.update(b'明文串') #2.传入要转换的字符串,必须声明bytes对象   m.hexdigest() …

Algorithms API Wrappers Bayesian Nets Compression Containers Graph Tools Image Processing Linear Algebra Machine Learning Metaprogramming Miscellaneous Networking Optimization Parsing http://dlib.net/parsing.html http://dlib.net/server_http_ex.cpp.ht…

最近秋招也做了多多少少的面试题,发现除了基础知识外,算法还是挺重要的.特意整理了一些常见的算法题,添加了自己的理解并实现. 除此之外,建议大家还可以刷刷<剑指offer>.此外,左神在牛客网上也有算法课程,听了基础班的感觉还不错,起码让我这个算法小白也能快速地理解了很多问题,知识付费的时代,这个真的是良心课程了.就我个人而言的话,平时为了解决一个算法问题,需要花很多时间去看帖子.看讲解,但很难真正转化为自己的思想(主要问题就是没有动手练),大家可以根据自己的需求,进行算法的学习. 整理了19道…

一 Boosting 算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的,当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法.这套理论是由Valiant提出来的,也因此(还有其他贡献哈)他获得了2010年的图灵奖.这里也贴出Valiant的头像,表示下俺等菜鸟的膜拜之情.哈哈哈 PAC 定义了学习算法的强弱   弱学习算法---识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)   强学习算法---…

http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787 菜鸟最近开始学习machine learning.发现adaboost 挺有趣,就把自己的一些思考写下来. 主要参考了http://stblog.baidu-tech.com/?p=19,其实说抄也不为过,但是我添加了一些我认为有意思的东西,所以我还是把它贴出来了,呵呵. 一 Boosting 算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习…