asio的主要用途还是用于socket编程，本文就以一个tcp的daytimer服务为例简单的演示一下如何实现同步和异步的tcp socket编程。客户端客户端的代码如下：#include#include#includeusingboost::asio::ip::tcp;intmain(intarg...
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2014-06-18 18:51:49
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创建buffer在io操作中，对数据的读写大都是在一个缓冲区上进行的，在asio框架中，可以通过asio::buffer函数创建一个缓冲区来提供数据的读写。buffer函数本身并不申请内存，只是提供了一个对现有内存的封装。chard1[128];size_tbytes_transferred = s...
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2014-06-18 18:38:03
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---恢复内容开始---asioboost目录(?)[-]一前言二实现思路通讯包数据结构连接对象连接管理器服务器端的实现对象串行化一、前言boost asio可算是一个简单易用，功能又强大可跨平台的C++通讯库，效率也表现的不错，linux环境是epoll实现的，而windows环境是iocp实现的...
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2014-06-18 16:15:05
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spark1.0.0下使用scala实现机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤以及降维等。
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2014-06-18 15:25:15
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1.boost锁的概述: boost库中提供了mutex类与lock类，通过组合可以轻易的构建读写锁与互斥锁。2.mutex对象类(主要有两种): 1.boost::mutex(独占互斥类) -->有lock和unlock方法 2.boost::shared_mutex(共享互斥类) -->有...
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2014-06-18 11:16:03
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一.boost::thread的创建 1.线程创建方法一： boost::shared_ptr writeThread_; boost::function0 f = boost::bind(&DBTaskMgr::execute, this); writeThread_ = bo...
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2014-06-18 08:16:15
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今天按照《机器学习实战》学习k-邻近算法，输入KNN.classify0([0,0],group,labels,3)的时候总是报如下的错误：Traceback(mostrecentcalllast):File"<pyshell#75>",line1,in<module>KNN.classify0([0,0],group,labels,3)File"KNN.py",line16,inclassify0diffMat=til..
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2014-06-17 17:05:39
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1、介绍 ?决策树（decision tree）是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。在给定训练集的条件下，生成一个自顶而下的决策树，树的根为起点，树的叶子为样本的分类，从根到叶子的路径就是一个样本进行分类的过程。 ?下图为一个决策树的例子，见http://zh.wikipedia.org/w...
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2014-06-17 13:17:44
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什么是回归？假设现在有些数据点，我用直线对这些点进行拟合（该线叫做最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。Logistic回归？这里，Logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类的边界线建立回归公式，以此边界线进行分类。这里的回归指的是最佳拟合，就是要找到边界线的回归公式的最佳拟合的...
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2014-06-17 12:52:30
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