使用boost::histogram::axis::option::growth_t进行轴增长的测试程序

使用boost::histogram::axis::option::growth_t实现轴增长
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这篇博客介绍了如何利用boost库中的boost::histogram::axis::option::growth_t进行轴增长操作。通过一个测试程序展示了如何定义一个基础轴,并通过growth_t::exponential(2)实现指数增长。程序运行结果验证了轴的大小和最大值按预期进行了扩展,强调了该选项在直方图绘制中的灵活性和实用性。

使用boost::histogram::axis::option::growth_t进行轴增长的测试程序

在直方图绘制中,轴是一个非常关键的概念。轴的增长方式对直方图的生成有很大的影响,而boost::histogram::axis::option::growth_t则提供了一种便捷的实现方式。下面我们将通过一个测试程序来演示如何使用boost::histogram::axis::option::growth_t进行轴增长的操作。

测试程序分为两个部分,首先我们需要定义一个boost::histogram::axis::regular对象作为基础轴,然后再通过boost::histogram::axis::option::growth_t对其进行扩展。代码如下:

#include <boost/histogram.hpp>
#include <iostream>

using namespace boost::histogram;

int main() {
  // 定义一个最小值为0,最大值为1000,bin个数为10的regular轴
  auto base_axis = axis::regular<>(10, 0.0, 1000.0);
  
  // 对轴进行指数增长,底数为2
  auto growth = axis::option::growth_t::exponential(2);
  auto axis = base_axis.option(growth);

  // 输出轴信息
  std::cout << "Axis information:\n";
  std::cout << "Size: " << axi
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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