在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（目前还没发布），掌握如下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念，接下来就可以去读word2vec的源码。在源码的解析过程中，对于基础知识部分只会做简单的介绍，而不会做太多的推导，原理
已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！
芯片复位后，将在异常向量表中复位向量的位置开始执行。复位操作的代码必须做以下事情:
原文：http://xcd.blog.techweb.com.cn/archives/222.html
以前一直在用C语言，很多数据结构都是自己造的，比如链表、队列等，但是搞竞赛还是C++ 有优势，感觉好多题都是针对C++ 出题的 所以打算学学C++，所以现在先整理一下STL中一些最常用的容器的使用方法和迭代器备用。
学了这么长时间数据结构和算法，有必要来个总结了，顺便回顾一下我们这段时间的学习成果。以 C++ 语言本身提供的数据结构为例。如果能掌握这 13 种数据结构，相信在学习其它语言的时候就不费劲了。
本系列文章为原创，转载请注明出处。 作者：Dongdong Bai 邮箱： baidongdong@nudt.edu.cn
第三章是讲字符串，向量和数组等容器及其遍历。其中字符串和向量都是C++的STL的类，用好的话会比结尾的数组方便很多。C11的很多特性都让原本难以编写的C++变得方便许多，我越来越喜欢C++了。这篇同样会稍长一些，这次试了很多代码。
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Map类用于通过C++中普通的连续指针或者数组 （raw C/C++ arrays）来构造Eigen里的Matrix类，这就好比Eigen里的Matrix类的数据和raw C++array 共享了一片地址，也就是引用。
深度神经网络是在困难的学习任务中取得卓越性能的强大模型。尽管拥有大量的标记训练集，DNN就能很好地工作，但是它们并不能用于将序列映射到序列。在本文中，我们提出了一种通用的端到端序列学习方法，它对序列结构作出最小的假设。我们的方法使用多层长短期记忆网络(LSTM)将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深层LSTM从向量中解码目标序列。我们的主要结果是，在WMT 14数据集的英法翻译任务中，LSTM的翻译在整个测试集中获得了34.8分的BLEU分数，而LSTM的BLEU分数在词汇外的单词上被扣分。此外，LSTM人在长句上没有困难。相比之下，基于短语的SMT在同一数据集上的BLEU得分为33.3。当我们使用LSTM对上述系统产生的1000个假设进行重新排序时，它的BLEU分数增加到36.5，这接近于之前在这项任务中的最佳结果。LSTM还学会了对词序敏感、并且对主动语态和被动语态相对不变的有意义的短语和句子表达。最后，我们发现颠倒所有源句(而不是目标句)中单词的顺序显著提高了LSTM的表现，因为这样做在源句和目标句之间引入了许多短期依赖性，使得优化问题变得更容易。
作为一名C++程序员，我们早已掌握了面向对象程序设计的基本概念，而且Java的语法无疑是非常熟悉的。事实上，Java本来就是从C++衍生出来的。 然而，C++和Java之间仍存在一些显著的差异。可以这样说，这些差异代表着技术的极大进步。一旦我们弄清楚了这些差异，就会理解为什么说Java是一种优秀的程序设计语言。本附录将引导大家认识用于区分Java和C++的一些重要特征。 (1). 最大的障碍在于速度：解释过的Java要比C的执行速度慢上约20倍。无论什么都不能阻止Java语言进行编译。写作本书的时候，刚
1. int []arr=new int[5]; 和int arr[] = new int[5];效果是一样的，不过开发中推荐前者。
本章简要概述了 C++11 标准的 SWIG 实现。SWIG 的这一部分仍在进行中。
训练之前一定要执行参数初始化，否则可能减慢收敛速度，影响训练结果，或者造成Nan数值溢出等异常问题。
一番仔细的论述，引起了许多人的讨论和共鸣，不出半日Hacker News热度已近300点：
C++中，输入是通过标准输入流（stdin）进行的，通常使用cin对象来实现。cin对象是istream类的实例，它提供了许多输入方法来读取不同类型的数据。
要知道，将现有的代码库迁移到现代或者更有效的语言，如 Java 或 c + + ，需要精通源语言和目标语言，而且无论是金钱还是时间耗费都十分高昂。
C++中的容器类对比起其它语言，无论是《【Python】容器类》（点击打开链接），还是《【Java】Java中的Collections类——Java中升级版的数据结构》（点击打开链接）的容器类都没有C++中的容器复杂。且不说C++像Java一样，不能如同Python与php的数组，天生就是可变，不定长，越界就出现问题。C++中的容器，虽然与Java一样同样有List与Map，但是，其提供的封装方法非常少，甚至连一些简单的、最常用的增删改查都要自己去实现。
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
导读 本文介绍了 360 信息流推荐场景下，利用 Mind 对用户行为进行多兴趣抽取及召回的相关工作。
Android 平台中，代码的正确性，是每个版本 Android 系统的安全性、稳定性，及其质量的重中之重。C/C++ 语言中的内存安全漏洞，仍然是最难解决的错误来源。我们投入了大量的精力和资源来检测、修复和缓解这类 bug，这些努力有效地防止了大量 bug 进入 Android 系统。然而，尽管做出了这些努力，内存安全漏洞仍然是稳定性问题的主要原因。并且，在 Android 系统高严重性的安全漏洞中，其始终占据大约 70% 的比例。
C++11增加的语法特性非常篇幅非常多，我们这里没办法一 一讲解，所以最近的几篇文章主要讲解实际中比较实用的语法
答：多态：同一操作作用于不同的对象，可以有不同的解释，产生不同的执行结果。在运行时，可以通过指向基类的指针，来调用实现派生类中的方法。 C++中，实现多态有以下方法：虚函数，抽象类，重载，覆盖，模板。
阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。当然，将这些优化技巧应用之后，程序将获得更大的加速比，这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说，收益非常之大。
STL（Standard Template Library） 是C++以模板形式提供的一套标准库，提供了很多通用性的功能模块。开发者通过使用 STL ，可以将主要精力用于解决程序的高级业务逻辑，而无须关心底层的基础逻辑的实现。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
基础类型 GLSL支持下面几种基本类型。 类型 解释 void void，函数不需要返回值时用这个 bool 布尔类型，true或者false int 有符号整数 float 有符号浮点数 vec2 包含2个float的向量 vec3 包含3个float的向量 vec4 包含4个float的向量 bvec2 包含2个bool的向量 bvec3 包含3个bool的向量 bvec4 包含4个bool的向量 ivec2 包含2个int的向量 ivec3 包含3个int的向量 ivec4 包含4个int的向量 ma
我们的计算机，为了更好的对内存空间进行管理，将内存空间划分为以下几个区域：栈区、内存映射段、堆区、数据段、代码段，以及内核空间。C与C++在内存空间的分布是一致的。
1. 常用的数据结构 ( 容器 ) 及分类 : 数组 , 链表 , 树 , 栈 , 队列 ; 容器可以分为序列式 , 与关联式 两种 ;
本文以Arm Cortex-M为例，介绍了在IAR Embedded Workbench中微控制器（MCU）的启动过程。在MCU复位后，程序计数器（PC）会指向相应的复位向量，并开始执行启动代码（startup code）。如果MCU支持浮点单元（FPU），则在启动过程中，首先会调用__iar_init_vfp来初始化FPU，然后继续执行__iar_program_start。接着，__iar_program_start会调用__cmain函数。在__cmain中，会先调用__low_level_init函数，然后调用__iar_data_init3来进行全局和静态变量的初始化。在__iar_data_init3中，首先会调用__iar_zero_init3来初始化初始值为0的全局和静态变量，随后会调用__iar_copy_init3来初始化初始值为非0的全局和静态变量。最终，在启动过程的最后阶段，会通过调用__call_main来跳转到main函数，从而开始执行主程序。
小编邀请您，先思考： 1 有哪些算法可以聚类？各自有什么特点？ 2 聚类算法的效果如何评价？ 1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 2 聚类过程 数据准备：包括特征标准化和降维； 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中； 特征提取：通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征；
OFDM Carrier Allocator 是 OFDM 子载波分配模块，也即串并转换模块。该模块的作用是给每个子载波分配相应的值，数据相应地实现串并转换。本文记录其底层 C++ 代码实现。
nm命令是GNU Binutils二进制工具集的一员，用于显示目标文件中的符号。如果没有为nm命令指出目标文件，则nm假定目标文件是a.out。
选自Matrices.io 作者：Florian Courtial 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 目前流行的深度学习框架 TensorFlow（TensorFlow 中文官方公众号已于月初发布） 是以 C++为底层构建的，但绝大多数人都在 Python 上使用 TensorFlow 来开发自己的模型。随着 C++ API 的完善，直接使用 C++来搭建神经网络已经成为可能，本文将向你介绍一种简单的实现方法。 很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的，但是这种深度学习框架的大多数
Android 平台中代码的正确性是每一个 Android 版本安全性、稳定性和质量的重中之重。C 和 C++ 中的内存安全漏洞仍然是最难解决的不正确性原因。我们投入了大量的人力和物力来检测、修复和缓解这类 bug，这些努力有效 ¢¢ 地防止了大量的 bug 混入 Android 发行版中。然而，尽管做出了这些努力，内存安全漏洞仍然是造成稳定性问题的首要因素，并且一直占到 Android 高严重性安全漏洞的 70% 左右。
当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中，前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法，经常简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。
所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合，就是把有限个类型相同的变量用一个名字命名，然后用编号区分他们的变量的集合，这个名字称为数组名，编号称为下标。组成数组的各个变量称为数组的分量，也称为数组的元素，有时也称为下标变量。数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来的一种形式。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。
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本文介绍了支持向量机模型，首先介绍了硬间隔分类思想（最大化最小间隔），即在感知机的基础上提出了线性可分情况下最大化所有样本到超平面距离中的最小值。然后，在线性不可分的情况下，提出一种软间隔线性可分方式，定义了一种hinge损失，通过拉格朗日函数和对偶函数求解参数。其次，介绍线性模型中的一种强大操作—核函数，核函数不仅提供了支持向量机的非线性表示能力， 使其在高维空间寻找超平面，同时天然的适配于支持向量机。再次，介绍SMO优化方法加速求解支持向量机，SMO建立于坐标梯度上升算法之上，其思想与EM一致。最后，介绍支持向量机在回归问题上的应用方式，对比了几种常用损失的区别。
使用 Node.js 开发的一个好处是简直能够在 JavaScript 和 原生 C++ 代码之间无缝切换 - 这要得益于 V8 的扩展 API。从 JavaScript 进入 C++ 的能力有时由处理速度驱动，但更多的情况是我们已经有 C++ 代码，而我们想要直接用 JavaScript 调用。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
衡量一种语言（广义，不仅限编程语言）是否复杂，我们可以看其单词数量、词性变化以及语法结构。
C++中的内存管理机制和C语言是一样的，但在具体内存管理函数上，C语言的malloc已经无法满足C++面向对象销毁的需求，于是祖师爷在C++中新增了一系列内存管理函数，即 new 和 delete 著名段子：如果你还没没有对象，那就尝试 new 一个吧
Vector容器是C++ STL中的一个动态数组容器，可以在运行时动态地增加或减少其大小，存储相同数据类型的元素，提供了快速的随机访问和在末尾插入或删除元素的功能。
弱监督目标检测(WSOD)和定位(WSOL)，即使用图像级标签检测图像中包含边界框的多个或单个实例，是CV领域中长期存在且具有挑战性的任务。 随着深度神经网络在目标检测中的成功，WSOD和WSOL都受到了前所未有的关注。 在深度学习时代，已有数百种WSOD和WSOL方法和大量技术被提出。 为此，本文将WSOL视为WSOD的一个子任务，并对近年来WSOD的成就进行了全面的综述。 具体来说，我们首先描述了WSOD的制定和设置，包括产生的背景、面临的挑战、基本框架。 同时，总结和分析了提高检测性能的各种先进技术和训练技巧。 然后，介绍了目前广泛使用的WSOD数据集和评价指标。 最后，讨论了WSOD的未来发展方向。 我们相信这些总结可以为今后的WSOD和WSOL研究铺平道路。
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