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1.
作为两套流行的C 程序库,Boost和Loki在C 社群都有着广泛的影响。《程序员》2003年2月号的《智能指针的标准之争:Boost vs Loki》一文对两者中的智能指针实现进行了分析,比较,认为Lki提供的智能指针胜过Boost。在本文中,作者对此观点提出了置疑。 相似文献
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微生物会对人类健康产生直接影响,对相关数据的分析有助于疾病诊断。然而,采集到的数据存在类不平衡与高稀疏性两个问题。现有的过采样方法在一定程度上可缓解数据的类不平衡,但是难以应对微生物数据的高稀疏性。本文提出了一种融合矩阵分解和代价敏感的数据扩增算法,其包含3个技术。首先,将原始矩阵分解为样本子空间和特征子空间;其次,利用样本子空间的正向量及其近邻向量生成合成向量;最后,根据合成向量与所有负向量的距离对其过滤。实验在8个微生物数据集上进行,同时与5种过采样算法对比,结果表明本文所提算法能够增强正样本的多样性,在识别出更多正样本的同时,分类结果的代价更低。 相似文献
8.
针对发电机的阀点效应,电力系统机组优化组合属于复杂的具有混合型变量的组合优化问题,基于小世界网络(Small World Network,SWN)的邻域模型构造,最优化原理和基本粒子群算法(ParticleSwarm Optimization,PSO),以24个时间段所有机组总耗量最小为目标函数,建立了发电机组优化组合的数学模型.提出了将"平均最短路径小,聚集系数大"的小世界网络邻域结构引入到粒子群算法中,以机组的输出功率作为粒子的位置,给出了算法的具体实现方法.在10机系统中分别采用了SWN-PSO算法和遗传算法进行了仿真计算.算例结果表明:所提出的算法不仅有利于粒子之间的信息共享,并且可以更快、更准确地收敛到全局最优解,具有一定的实用性. 相似文献
9.
采用一种新型的等离子体浸没式离子注入技术 (PIII)在渗硼后的 5 0Mn钢试样上制备出了厚度为 0 .15~ 0 .2mm的立方氮化硼 (c BN)表面硬化层。经X射线电子能谱 (XPS)和X射线衍射分析 (XRD) ,发现硬化层中的组织有立方氮化硼 (c BN)、六方氮化硼 (h BN)、B2 O3,FeB和Fe2 B。在表层 60nm的深度范围内 ,c BN的含量较高。采用球盘式无润滑滑动摩擦实验和维氏显微硬度实验分别对渗硼 PIII复合处理以及单独渗硼的 5 0Mn钢试样的性能进行了对比实验。结果表明 :与单独渗硼的试样相比 ,经渗硼 PIII复合处理的试样具有高得多的硬度 (高达HV0 .1N44GPa)和耐磨性 相似文献
10.
回想起第一次听到对 Boost 的介绍,维护着 Boost 在国内的镜像,在日常的编程中字里行间与 Boost 这个字眼的亲密接触,参与 Boost mailing lists 的讨论,看着周围使用 Boost 的人越来越多,恍惚间竟已两年。其间更有 Stanley Lippman 加入 Microsoft Visual C++编译器组时的郑重承诺,BorlandC++ Builder X 分发 Boost 库……技术和商业巨子的推崇,让Boost 为越来越多的程序员所关注。Boost,一个集泛型技术之大成者的库。本身的发展得益于泛型技术的进步。同时其中许多颇具试验性质的库,又令 Boost的使用者对其“出神入化”泛型技巧感到瞠目结舌。如何正确理解 Boost 这个功能强大的库,确实是摆在我们开发者面前的一道难题。 相似文献