std汇总

本文详细介绍了使用C++中的std::ifstream高效读取整个文件的方法,并提供了三种不同的实现方式及其性能对比。此外,还分享了一个实用的字符串替换函数,用于在字符串中查找并替换指定的子串。

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  1. std::ifstream读整个文件的方法:
	std::string file_name = "..."; // your file name
    std::ifstream ifs(file_name, std::ios::in);
    if( !ifs.good() )
    {
        std::cout << __FILE__ << __LINE__ << " error: file_name = " << file_name << std::endl;
        return;
    }
    
   // 0   17ms
    std::string content;
    std::getline(ifs, content, '\0');
    ifs.close();

    // 1   18ms
//    std::stringstream buffer;
//    buffer << ifs.rdbuf();
//    std::string content = buffer.str();
//    ifs.close();

    // 2   13ms
//    std::string content((std::istreambuf_iterator<char>(ifs)), std::istreambuf_iterator<char>());
//    ifs.close();
  1. std::string
    2.1 替换字符串的方法:
void
CommonUtil::replace_string(std::string& str_content, const std::string& str_src, const std::string& str_dst)
{
    std::string::size_type pos = 0;
    std::string::size_type srclen = str_src.size();
    std::string::size_type dstlen = str_dst.size();

    while( (pos = str_content.find(str_src, pos)) != std::string::npos )
    {
        str_content.replace( pos, srclen, str_dst );
        pos += dstlen;
    }
}
  1. std::filesystem
    3.1 std::filesystem::path crash at ~析构
添加
LIBS += -lstdc++fs
### 使用 Python 进行 OLS 回归并采用 Bootstrap 方法计算标准误 为了通过自助法(Bootstrap)估计标准误,可以结合 `statsmodels` 和自定义的循环逻辑来完成任务。以下是详细的说明和代码示例。 #### 背景介绍 OLS(普通最小二乘法)是一种常用的回归技术,用于拟合数据中的线性关系[^3]。然而,在某些情况下,传统的标准误可能无法充分反映模型参数的不确定性。因此,可以通过自助法重新抽样数据集多次,并基于这些样本估算更稳健的标准误[^1]。 #### 实现过程 下面是一个完整的实现方案: ```python import numpy as np import pandas as pd from statsmodels.api import OLS, add_constant def bootstrap_ols(X, y, B=1000): """ 使用自助法 (Bootstrap) 计算 OLS 的标准误 参数: X: 特征矩阵 (n_samples, n_features) y: 响应变量 (n_samples,) B: 自助法重复次数,默认为 1000 返回: b_mean: 平均参数估计值 se_bootstrap: 自助法得到的标准误 """ # 添加常数项以便进行截距估计 X = add_constant(X) # 初始化存储容器 beta_estimates = [] # 获取原始数据长度 n_samples = len(y) # 执行自助法重采样 for _ in range(B): indices = np.random.choice(n_samples, size=n_samples, replace=True) X_resample = X.iloc[indices] if isinstance(X, pd.DataFrame) else X[indices] y_resample = y.iloc[indices] if isinstance(y, pd.Series) else y[indices] model = OLS(y_resample, X_resample).fit() beta_estimates.append(model.params) # 将所有估计值转换为 DataFrame 方便后续操作 beta_estimates_df = pd.DataFrame(beta_estimates, columns=X.columns) # 计算平均参数估计值及其标准误 b_mean = beta_estimates_df.mean(axis=0) se_bootstrap = beta_estimates_df.std(axis=0) return b_mean, se_bootstrap # 示例数据生成 np.random.seed(42) X = pd.DataFrame({ 'feature1': np.random.normal(size=100), 'feature2': np.random.uniform(size=100) }) y = 2 * X['feature1'] - 1.5 * X['feature2'] + np.random.normal(scale=0.5, size=100) # 应用自助法 OLS b_mean, se_bootstrap = bootstrap_ols(X, y, B=1000) print("参数估计值:\n", b_mean) print("\n自助法标准误:\n", se_bootstrap) ``` #### 结果解释 上述代码实现了以下功能: 1. **特征扩展**:通过 `add_constant()` 函数向特征矩阵添加一列全为 1 的数值,从而允许模型自动学习截距项。 2. **自助法重采样**:每次迭代中随机抽取与原数据相同大小的新样本集合,并对其进行 OLS 拟合[^4]。 3. **汇总统计量**:最终返回每种系数的平均值以及其对应的标准误。 需要注意的是,尽管这种方法能够提供更加可靠的置信区间评估,但它并不适合处理涉及复杂权重调整或者特定匹配策略的情况。 --- ###
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