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本书由C++标准模板库的发明者撰写,旨在为中级或高级开发者提供全面的指南,从迭代器、STL算法到API使用,详细介绍了如何正确、高效地利用STL。内容包括基础教程、深入解析、完整源代码、性能优化建议等,适合新老开发者学习。

大多数的C++开发人员知道,STL容器类和近100束的鲁棒算法(用来有效地搜索,排序,和操纵数据)。然而,攻其功率可以是一个挑战。许多书在STL诉诸晦涩的语法模板可以用计算机语言。C++标准模板库打破这个模具与明确提出旅游STL从上到下,以弥补这个图书馆个性化的头文件。因为它是由原来的发明者写的,你会得到一个真正的内幕的角度。

从迭代器(用于浏览数据)和深入的指导,STL算法,你将学习如何使用STL从地面的正确方法,包括具体的特性和API。每一章都有如此的新人可以先学习基础知识,具有一定的借鉴和指导的API和如何使用它们。细节的跟踪。(每章包括完整的源代码,从休利特帕卡德的执行每一个STL文件,随着注释和建议的编程练习,试着在你自己的。)除了完整的源代码,读者将从专家的STL作者/发明家做出的设计选择的描述的好处,以及提示性能。

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它的发明者写的,C++标准模板库是一个对任何严重的中级或高级C++开发者必备。包含所有可用的标准模板库(STL)的全参考特征和充满了专家的意见,这本书将给你更有效地使用这个强大的工具库。



MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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