这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
在C++中，pair是一个模板类，用于一对值的组合。它位于<utility>头文件中。pair类的定义如下：
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。
在前面的章节中，我们已经学习了 C++ 模板的概念。C++ STL（标准模板库）是一套功能强大的 C++ 模板类，提供了通用的模板类和函数，这些模板类和函数可以实现多种流行和常用的算法和数据结构，如向量、链表、队列、栈。
Nikolaus Demmel 慕尼黑工业大学 demmeln@in.tum.de
剑指offer：连续子数组的最大和 提交网址： http://www.nowcoder.com/practice/459bd355da1549fa8a49e350bf3df484?tpId=13&tq
最近遇到一个性能问题，与Auto-Vectorization in LLVM有关，翻译一下官方介绍 http://llvm.org/docs/Vectorizers.html
如果我们有一个求集合的所有子集(包括集合自身)的需求，即有一个集合s,包括两个元素 <a,b>，则其所有的子集为<a,ab,b>.
称为栈(或者堆栈)，堆栈是一个不容忽视的概念。堆栈都是一种数据项按序排列的数据结构，只能在一端( 称为栈顶(top) )对数据项进行插入和删除.
关键词：自然语言处理，词向量，奇异值分解，Skip-gram模型，CBOW模型，负采样。
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
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。
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。
vector 容器是 STL 中最常用的容器之一，vector 实现的是一个动态数组，即可以进行元素的插入和删除。
C 里面就有数组。但是，C 数组具有很多缺陷，使用中有很多的陷阱。我们先来看一下其中的几个问题。
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。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
好久没写东西了，由于楼主换了个城市工作，发现工作量蹭蹭的上来了，周末又喜欢出去觅食，导致没学习很久，今天准备水一篇来翻译一下如何理解HOG（Histogram Of Gradient, 方向梯度直方图）。本文主要翻译了这篇文章，也是我非常喜欢的博主之一(奈何他开的课程错过了T-T~~)。 特征描述子 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输
本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。 特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息，丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。 什么样子的特征是有用的呢？假设我们想要预测一张图片里面衣服上面的扣子，扣子通常是圆的，而且上面有几个洞，那你就可以用边缘检测(ed
之前小白为各位小伙伴带来了SIFT特征点中的图像金字塔和特征点的位置与方向。本次小白为各位小伙伴们带来SIFT的最后一讲——特征点描述符。
卷积是深度学习中的基础运算，那么卷积运算是如何加速到这么快的呢，掰开揉碎了给你看。
来源：数学中国本文约5400字，建议阅读10+分钟向量模型是整个线性代数的核心，向量的概念、性质、关系、变换是掌握和运用线性代数的重点。 先来了解线性代数是什么东东？ 在大学数学学科中，线性代数是最为抽象的一门课，从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知其所以然的阶段，若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在，但又苦于不能很好地理解和掌握。的确，多数人很容易理解初等数学的各种概念，函数、方程、数列一切都那么的自然，但是一进入线性代
提升R代码运行速度并不需要很高级的优化技术, 例如代码并行化, 使用数据库, 使用c++等. 实际上, 通过简单的操作, 就能够是R的运算速度显著的加快, 下面介绍几种方法.
线性代数告诉我们，“行！按我的语法构造一个矩阵，再按矩阵乘法规则去乘你们的图像，我保证结果就是你们想要的”。
C++内置的数组支持容器的机制，但是它不支持容器抽象的语义。要解决此问题我们自己实现这样的类。在标准C++中，用容器向量（vector）实现。容器向量也是一个类模板。 标准库vector类型使用需要的头文件：#include <vector>。vector 是一个类模板。不是一种数据类型，vector<int>是一种数据类型。Vector的存储空间是连续的,list不是连续存储的。
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！
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斌哥（秋西哥）在他的毕业致辞上说：“一天不练，自己知道；两天不练，同行知道；三天不练，观众知道。”
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」，使计算机更容易理解它们，你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。
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。
STL 作为一个封装良好，性能合格的 C++ 标准库，在算法竞赛中运用极其常见。灵活且正确使用 STL 可以节省非常多解题时间，这一点不仅是由于可以直接调用，还是因为它封装良好，可以让代码的可读性变高，解题思路更清晰，调试过程往往更顺利。
C++内置的数组支持容器的机制，可是它不支持容器抽象的语义。要解决此问题我们自己实现这种类。在标准C++中，用容器向量（vector）实现。容器向量也是一个类模板。 标准库vector类型使用须要的头文件：#include <vector>。vector 是一个类模板。不是一种数据类型，vector<int>是一种数据类型。Vector的存储空间是连续的,list不是连续存储的。
C++标准模板库（Standard Template Library，STL）是C++标准库中的一个重要组成部分。STL提供了丰富的数据结构和算法，帮助更高效地进行编程。介绍STL中一些常用的数据结构和算法，并给出相应的示例代码。
[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。
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。
这个系列教程大名鼎鼎，之前我都是用到啥就瞎试一通；最近花了两个周，认认真真把这些基础知识重新学了一遍；做个笔记； 苏老泉二十七始发愤，我这比他还落后；不过求知的旅途，上路永远不嫌晚，我一直在路上；
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
1 自然语言处理简介 我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容 1.1 NLP有什么特别之处 自然（人工）语言为什么如此特别？自然语言是一个专门用来表达语义的系统，并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此，人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。 大多数单词只是一个超语言实体的符号：单词是映射到一个表征（想法或事物）的记号。例如，“火箭”一词是指火箭的概念，并且进一步可以指定火箭的实例。有一些单词例外，当我们使用单词和字母代表信号时，想“Whooompaa”一样。除此之外，语言符号可以用多种方
我的笔记本电脑CPU还可以，在TensorFlow等库的加持下，这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年，即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现，发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时，我非常震惊。
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。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
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