垃圾玩意我在这儿翻车了. 编译器:Code::Block(懒得用VS,而且又太大了,CB小,而且也就一个控制台程序) Note to myself: 写完一个class的文件定义,编译,通过之后: 1.新建新的 .h 文件 2.在头文件保护整理好名字 3.CV大法 4.随便引用吧

我在上期讨论里已经成功的创建了一个简单的Slick项目,然后又尝试使用了一些最基本的功能.Slick是一个FRM(Functional Relational Mapper),是为fp编程提供的scala SQL Query集成环境,可以让编程人员在scala编程语言里用函数式编程模式来实现对数据库操作的编程.在这篇讨论里我想以函数式思考模式来加深了解Slick.我对fp编程模式印象最深的就是类型匹配:从参数类型和返回结果类型来了解函数功能.所以上面我所指的函数式思考方式主要是从Slick函数的类

函数式 js 接口 之前在 youtube 上看到一个技术视频,讲“underscore.js的接口为什么不好用”,以及什么样的接口更好用.演讲者是 lodash.js 的作者,他提出了一种“全面函数式”的 js 接口设计模式.大概类似这样: // 传统接口 _.map([1, 2, 3], function (el) {return el * 2}); // return [2, 4, 6] // 函数式接口 var fn = _.map([1, 2, 3]); // return a fun

完成了对Free Monad这部分内容的学习了解后,心头豁然开朗,存在心里对FP的疑虑也一扫而光.之前也抱着跟大多数人一样的主观概念,认为FP只适合学术性探讨.缺乏实际应用.运行效率低,很难发展成现实的软件开发模式.Free Monad的出现恰恰解决我心中的疑问,更正了我对FP的偏见:Free Monad提供了一套在Monad 算法内(在 for-comprehension内)的行令编程(imperative programming)方法,解决了FP的复杂语法,使Monadic编程更贴近传统编程

我们不断地重申FP强调代码无副作用,这样才能实现编程纯代码.像通过键盘显示器进行交流.读写文件.数据库等这些IO操作都会产生副作用.那么我们是不是为了实现纯代码而放弃IO操作呢?没有IO的程序就是一段烧CPU的代码,没有任何意义,所以任何类型的程序都必须具备IO功能,而在FP模式中对IO操作有特别的控制方式:具体实现是通过把代码中产生副作用的部分抽离出来延后运算(在所有纯代码运算之后).scalaz的IO Monad就是处理副作用代码延后运算的一种数据结构.我先举个简单的例子来示范如何通过一种数

函数式编程模式强调纯代码(pure code),主要实现方式是使用不可变数据结构,目的是函数组合(composability)最终实现函数组件的重复使用.但是,如果我们在一个函数p内部使用了可变量(mutable variables),如果函数的输入参数e是纯代码,那么表达式p(e)同样是纯代码的,因为函数的调用者是无法接触到函数内部申明的这些可变量的.不过,这样的做法会造成函数的臃肿代码,因为在函数内部是无法实现函数组合的,无法重复使用函数组件,实际上又违背了FP的宗旨.Scalaz提供了专门

1 集群系统中的 FP-tree 并行算法(many for one一个任务 还是 云计算one for many多个任务?) 计算机集群系统利用网络把一组具有高性能的工作站或者 PC 机按一定的结构连接起来, 从而形成了高效的并行的计算处理系统. 各节点之间使用消息传递实现通信,集群系统通常用于改进单个计算机的计算速度与可靠性.     FP-growth 算法在挖掘每个条件模式库的过程是彼此独立进行的,相互之间没有数据和信息交换. 这一互相独立的特点可以把FP-growth 算法转换为并行算

FP - growth是一种比Apriori更高效的发现频繁项集的方法.FP是frequent pattern的简称,即常在一块儿出现的元素项的集合的模型.通过将数据集存储在一个特定的FP树上,然后发现频繁项集或者频繁项对.通常,FP-growth算法的性能比Apriori好两个数量级以上. FP树与一般的树结构类似,但它通过链接(Link)来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表. 上图是一棵FP树,一个元素项可以在一棵FP树种出现多次,FP树的节点会存储项集的出现频率,每个项集会以路

用户表示117 FP页面无法查看,提示如下错误: 跟进: 1.进入FP服务器可看到以下错误 这个错误的框就表示FP的一个进程报错,自动断掉了,需要重新跑一次EXIT,INIT,PLAN,EXPORT,但不要跑IMPORT 千万千万不要跑IMPORT,不然数据是不对的

某张SO共60项,有两项没有进FP系统,550 560两项VC物料没有进FP 1.检查in_sales_order发现是有60行数据 2.在INODS时执行FP_SO呢个存储过程会将in_sales_order数据导入到ABPPMGR.salesorderline表,检查发现此表的数据也是60行 3.StartFP中的exportFP后会对SHIPMENTPLAN进行数据导入,发现此表只有58行数据,此表是FP前台显示表 4.再检查服务器中此文件,发现执行StartFP中的importFP是会将

SAP前台显示无损耗 FP前台显示有损耗 回写也有损耗 检查:从SAP取数到FP表是没有损耗 1132物料编码的主数据也是没有损耗 检查:FP_MO2SAP存储过程

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

Win10近日推送了一个新的升级补丁KB3132372,它专门用来修复Adobe Flash Player里的安全漏洞.但是很多用户反映升级了这个补丁之后导致浏览器上网时出现崩溃.卡死.空白等现象,尤其是涉及所有基于IE内核的浏览器,那些双内核的在兼容模式下(也就是使用IE内核)也会如此,很多人反馈在WIN10上IE内核的PC端应用崩溃,如果有加载flash的话,PC端应用就会崩溃,通过Win10的升级补丁更新后,就无法再重新安装下载的FP,目前还不知道是FlashPlayer的问题还是Win1

<pre lang="c" escaped="true">int (*(*fp)(void *))[10]; //这个类型用typedef分解出来 // 第一步:此指针是一个指向函数T1的指针typedef int (*T1(void *))[10];T1 *fp; // 第二步:T1 是一个函数,返回值是T2,参数为(void *)typedef int (*T2)[10];typedef T2 T1(void *);T1 *fp; // 第三步:T2

在升级Xcode到8之后,原来的关于XMPP的项目运行报错,错误信息为: Redefinition of module 'dnssd' 系统和XMPP框架同时用到了 'dnssd',大概就是错误的原因. 网上关于这方面的信息不多,但是还是在 stackoverflow 中找到了一些信息,原文链接:http://stackoverflow.com/questions/39930741/redefinition-of-module-dnssd-in-swift-3. 解决方案:# The versi

  fseek库函数 #include <stdio.h> int fseek(FILE *stream, long int offset, int origin); 返回:成功为0,出错为非0 对流stream相关的文件定位,随后的读写操作将从新位置开始. 对于二进制文件,此位置被定位在由origin开始的offset个字符处.origin的值可能为SEEK_SET(文件开始处).SEEK_CUR(当前位置)或SEEK_END(文件结束处). 对于文本流,offset心须为0,或者是由函数f

Apriori算法和FPTree算法都是数据挖掘中的关联规则挖掘算法,处理的都是最简单的单层单维布尔关联规则. 转自http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578 Apriori算法 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.是基于这样的事实:算法使用频繁项集性质的先验知识.Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k-项集用于探索(k+1)-项集.首先,找出频繁1-项集的集合.该集合记作L1.L1用于找频繁2

FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对.为了达到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树).下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最好的方法.请看下面这个例子: 这张表描述了一张商品交易清单,abcdefg代表商品,(ordered)frequent items这一列是把商品按照降序重新进行了排列,这个排序很重要,我们操作的所

编程的宗派 总是有人喜欢争论这类问题,到底是"函数式编程"(FP)好,还是"面向对象编程"(OOP)好.既然出了两个帮派,就有人积极地做它们的帮众,互相唾骂和鄙视.然后呢又出了一个"好好先生帮",这个帮的人喜欢说,管它什么范式呢,能解决问题的工具就是好工具!我个人其实不属于这三帮人中的任何一个. 面向对象编程(Object-Oriented Programming) 如果你看透了表面现象就会发现,其实"面向对象编程"本身没有引

FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点: 第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%, 用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显. 它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,特点是尽量把相同元素用一个节点表示,这样就大大减少了空间,和birch算法有类似的思想.还是以如下数据为例. 每一行表示一条交易,共有9行,既

在socket编程的过程中头文件中 #include <windows.h> #include "stdafx.h" #include "WinSock2.h" 在编译的时候会报错 :error C2011: 'fd_set' : 'struct' type redefinition 解决方法 在所有的#include <windows.h>前使用#define WIN32_LEAN_AND_MEAN,如: #define WIN32_LEA