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【erp bom模块源码】【v-model源码】【bt云点播源码】boost 源码学习

来源:桂林跑胡子整套源码 发表时间:2024-12-24 10:01:35

1.XGBoost源码解读
2.#gStore-weekly | gstore源码解析(一):基于boost的码学gstore http服务源码解析
3.Boost最新程序库完全开发指南目录
4.boost是什么
5.c++网络编程:Boost.asio源码剖析
6.Boost最新程序库完全开发指南序言

boost 源码学习

XGBoost源码解读

       前言

       XGBoost是一代神器,其推理逻辑独树一帜,码学与Glove等相似,码学皆以思考出发,码学推导出理想结果。码学高斯正是码学erp bom模块源码这种思维的典范,XGBoost的码学代码实现也异常精妙,本文尝试将两者相结合,码学供您参考。码学

       高斯的码学做法

       优化目标设定,以均值为目标函数的码学导数为零。利用线性假设推导目标函数,码学进而优化以误差平方项为出发点。码学

       进一步,码学高斯将误差目标公式推广到参数求解中,码学实现优化。

       Glove的做法

       通过log-bilinear models, LBL启发,寻找满足概率约束的v-model源码目标表达式,并推导出指数函数,从而实现类似LSA的因子分解。

       引入优化权重函数,最终实现最大似然估计。

       XGBoost的做法

       引入Stagewise限制,目标为找到最优的叶子节点,以最佳方式拆分,优化损失。

       通过泰勒展开,结合叶子节点权重假设,推导出目标公式。

       基于贪心算法,实现树的生长。

       代码解读

       从命令行入口开始,核心代码框架包括数据加载、初始化、循环训练与模型保存。bt云点播源码训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。

       DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式,提供GradientBooster核心函数,如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。

       默认采用GBTree,对于线性部分,效果难与非线性分类器相比。

       代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制,插件式管理实现更新机制。

       实现精准和近似算法,主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中,生成并发新树,更新ColMaker和TreePruner。pb源码怎么生成

       ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit,最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。

       SplitEvaluator实现树的分拆,对应论文中的相关函数,包括Gain计算、权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。

       本文仅作为案例介绍,XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。

       小结

       本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略,展示了研究与工程结合的实践,强调在追求性能的同时,不能忽视效果的重要性。

#gStore-weekly | gstore源码解析(一):基于boost的gstore Protocol概念,用于定义通信协议和网络通信协议。主力动态监控源码此外,还引入了泛型概念如ConstBuffer、ConstBufferSequence、MutableBuffer、MutableBufferSequence、Stream、AsyncReadStream、AsyncWriteStream、SyncReadStream和SyncWriteStream等,使得asio在设计上更加灵活和高效。

       泛型与面向对象的完美结合使得asio在设计上既具有面向对象的封装性和可扩展性,又具备泛型编程的灵活性和高效性。通过Service Concept和CSU(Core-Service-User)架构,asio实现了用户友好的接口设计,使得开发者能够以简单而统一的方式使用asio提供的功能,无需自行处理复杂的泛型组件组装工作。

Boost最新程序库完全开发指南序言

       在撰写本文时,我回顾了过去一年在面试数十位C++应聘者时提出的问题,主要是关于他们使用STL和Boost组件的实践。答案多集中在vector、map和shared_ptr,而对于更深层次的了解和应用则较为少见。通过追问内部实现、复杂度、线程安全等细节,可以快速评估应聘者的C++水平。

       在面试中提及Boost,是因为它的许多组件确实有助于编写可维护的代码。Boost包含近百个程序库,其中不乏实用价值高的组件。选择使用时需根据个人口味和技术背景。首先,一些组件如noncopyable、scoped_ptr、static_assert等易于学习和使用,入门门槛低。其次,某些功能自己实现虽不困难,但Boost提供了现成代码,例如date_time和circular_buffer等,使用这些组件可以避免重复劳动。在新项目中,考虑使用现代方式如function/bind作为回调接口,以及通过shared_ptr实现线程安全的对象回调,这能影响程序设计思路与风格。

       在使用Boost时,关键在于项目组成员能理解并有效运用其组件,以提高生产力。Boost是一个宝库,既有直接可用的代码,也有值得借鉴的设计思路。以正则表达式库regex为例,其对线程安全的处理方式较为合理。早期版本将“正则表达式”和“匹配动作”合并,导致非线程安全;而最新版本明确区分了不可变与可变数据,确保不可变数据安全跨线程共享,避免了线程安全问题。

       在面对复杂的Boost源码时,了解其内部实现和使用技巧有助于更高效地应用Boost组件。但需注意,过分追求底层细节可能会偏离解决问题的初衷。Boost库的设计遵循泛型编程原则,这要求程序员掌握相应的术语,如concept、model、refinement等,以理解其文档中关于锁的描述。

       在某些特定领域,Boost可能不是最佳选择。例如,生成公式化源代码时,使用脚本语言更高效;在C++程序中嵌入领域特定语言时,Lua或其他解释器可能更合适;解析上下文无关文法时,ANTLR可能是更好的选择。因此,使用Boost时,应保持开放心态,选择最符合项目需求的工具。

       要学习Boost,除了官方文档和源码,一本全面的中文指南书非常有帮助。《Boost程序库完全开发指南》就是这样一本实用的参考书,作者深入浅出地介绍了Boost的常用内容,帮助读者快速了解并掌握Boost组件。我阅读了这本书,对作者的专业知识和实践经验表示赞赏,相信读者能从中获得宝贵的知识,提高C++编程能力。

       总之,投入时间学习和使用Boost库,定能带来实际的回报。通过合理选择和应用Boost组件,可以提高代码质量和开发效率,为项目带来积极影响。

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