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搜索关键字:萃取    ( 80个结果
一份工作的“精髓”到底是什么?
1.1 钱不是工作的“精髓” 1.2 掌握专业知识或技能也不是工作的“精髓” 二、什么是“可迁移能力”? 讲人话就是:“今天你是一名会计,明天给你换岗做HR,你可以复用在会计工作中萃取的能力给干好;6个月后再给你换岗做市场推广,你依然可以复用在会计、HR工作中萃取的能力给干好”。 2.1 人类现有的 ...
分类:其他好文   时间:2017-02-07 16:24:18    阅读次数:371
C++11带来的优雅语法
内容目录: 自动类型推导 auto 萃取类型 decltype 返回类型后置语法 Trailing return type 空指针标识 nullptr 区间迭代 range-based for loop 去除右尖括号的蹩脚语法 right angle brackets lambda表达式的引入 原生 ...
分类:编程语言   时间:2016-12-08 03:27:28    阅读次数:341
【咖啡の设备】便携式冰滴壶——Dripo 使用体验
为告别巨大的冰滴设备,Dripo应运而生,目前某宝售价260软妹币左右,先甩几张官方图片吧: Dripo 的三个功能:冰滴、冰滤、冰摇(就是常见的冰美式) 入手了半个月,简单谈一下个人感受,并谈不上评测哈 : 优点:设计合理,使用方便,容易清洗 缺点:布粉容易不均匀,导致萃取不均匀 滤片:官方称滤片 ...
分类:其他好文   时间:2016-09-29 21:34:03    阅读次数:159
IOC演义 第一回: 重构类步步为营 新框架萌芽胎动
本文使用不同的思路,以实用为导向,用幽默风趣的语言,从一个普通的数据类作为起始点,利用统一、反射等手段,像化学的萃取实验一样,不断把相同元素集中起来;经过一步一步修改,从量变到发生质变,最后形成一个框架的雏形。为后面的演绎拉开了序幕…… ...
分类:其他好文   时间:2016-09-15 22:50:13    阅读次数:156
类型萃取
在C++中我们可以通过typeid来获取一个类型的名称(内置类型和自定义类型都可以),但是我们不能用这种方式获取来的名称做变量的声明。那么在C++中怎样识别对象的类型呢??我们可以通过类型萃取的方式来区分内置类型和自定义类型。例如:我们在Seqlist中要用到类型萃取,因为内置..
分类:其他好文   时间:2016-09-06 23:32:24    阅读次数:141
(二)STL剖析——迭代器
TypeTraits.h#pragmaonce //双底线前缀的意思是SGI内部所用的东西,不在STL标准之内 //IteratorTraits负责萃取迭代器的特性 //__TypeTraits负责萃取型别的特性 struct__FalseType {}; struct__TrueType {}; //一个类究竟什么时候该有自己的平凡类型构造 template<classT&g..
分类:其他好文   时间:2016-08-12 06:47:55    阅读次数:154
STL中迭代器 (Iterator) 的简单实现
#pragmaonce structInputIteratorTag{}; structOutputIteratorTag{}; structForwardIteratorTag:publicInputIteratorTag{}; structBidirectionalIteratorTag:publicForwardIteratorTag{}; structRandomAccessIteratorTag:publicBidirectionalIteratorTag{}; template<classT..
分类:其他好文   时间:2016-07-22 14:51:26    阅读次数:152
type traits
Type Traits, 类型萃取,这个概念涉及到的内容太多。基本常用的萃取方法可以参考 http://en.cppreference.com/w/cpp/types 这里主要记录一下对函数的萃取技巧. 上面只是对函数做了简单的包装,并且forward参数调用。 如果需要更精确的参数控制,则可以如下 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-06 23:09:11    阅读次数:190
STL学习_萃取技术__type_traits
之前在学习STL库中的析构工具destory()时,提到过这样一句话,此函数设法找到元素的数值型别,进而利用__type_traits      让自己困惑的程序:     template     void destroy(T *pointer)     {         pointer->~T();     }     template     void destroy(...
分类:其他好文   时间:2016-05-12 15:37:23    阅读次数:357
coursera机器学习技法笔记(15)——Matrix Factorization
15 Matrix Factorization15.1 Linear Network Hypothesis  将类别数据转换成向量数据,然后以每个样本的向量数据作为输入,评分数据作为输出,利用3层神经网络进行特征萃取。   由于向量特征数据大量稀疏,因此中间层的tanhtanh函数并不会起什么作用,可以直接换成线性模型,即Linear Network。   将第1/21/2层网络的权重设为VTV...
分类:其他好文   时间:2016-05-07 08:41:24    阅读次数:169
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