c++神经网络共找到98条结果

编程语言底层之函数执行  - Gitchat Gitchat

函数调用概况 一个进程启动后,由线程来执行所有的代码,当线程执行一个函数的时候,究竟会发生什么呢?我们用一个简单例子来描述和扩展这个系列的故事。 例如,main()函数调用add(x,y)函数,执行函数的时候,首先在栈上分配main()函数内存空间,接下来分配add()函数内存空间,add()函数执行完需要恢复main()函数的内存空间,就需要做现场保护和恢复。在add(x,y)函数执行之前,少不了参数复制,如何实现参数传递的过程呢?理论上所有参数都是复制的,复制的到底是什么? 知道了普通函数的调用过程后,还有一些特殊函数调用过程是怎么样的呢。匿名函数已经成为现在语言很重点的标志,像 JS 里面大量使用匿名函数,Java 或者 C# 类似 Lambda 表达式,匿名函数调用上会有什么差别?作为返回值的匿名函数、直接调用匿名函数两种调用方式在语言底层有哪些不同的处理。 除了匿名函数,还有闭包这样的形态,闭包是通过指针引用环境变量,就会导致环境变量生命周期延长和在堆分配。那么闭包怎么调用的,既然引用环境变量,怎么处理数据竞争问题的。 当然,平时也可能去写递归调用,递归调用容易引起堆栈溢出,

Q:将Iris(鸢尾花)数据集分为训练集(Iris-train.txt)和测试集(Iris-test.txt),分别含75个样本,每个集合中每种花各有25个样本。为了方便训练,将3类花分别编号为1,2,3 使用这些数据训练一个4输入(分别对应4个特征)、隐含层(10个神经元)、3输出(分别对应该样本 ...(2018-01-27 20:06:08)

来自:http://blog.csdn.net/calcular/article/details/50392502#ifndefDATASER_H#defineDATASER_H#include#include#include#include#include#includeusingnamespac ...(2016-10-14 12:39:42)

Linux 内核 C 语言深度解析  - Gitchat Gitchat

Linux 内核驱动中的奇怪语法 大家在看一些 GNU 开源软件,或者阅读 Linux 内核、驱动源码时会发现,在 Linux 内核源码中,有大量的 C 程序看起来“怪怪的”。说它是C语言吧,貌似又跟教材中的写法不太一样;说它不是 C 语言呢,但是这些程序确确实实是在一个 C 文件中。此时,你肯定怀疑你看到的是一个“假的 C 语言”! 比如,下面的宏定义: #define mult_frac(x, numer, denom)( \ { \ typeof(x) quot = (x) / (denom); \ typeof(x) rem = (x) % (denom); \ (quot * (numer)) + ((rem * (numer)) / (denom)); \ } \ ) #define ftrace_vprintk(fmt, vargs) \ d

#include#include#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"time.h"usingnamespacestd;#defineinnode8//输入结点数#definehidenode4//隐含结点数#defineoutnode8 ...(2016-10-05 11:45:25)

0前言  神经网络在我印象中一直比较神秘,正好最近学习了神经网络,特别是对Bp神经网络有了比较深入的了解,因此,总结以下心得,希望对后来者有所帮助。  神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据挖掘等领域。神经网络本身是一个比较庞大的概念,从网络结构类别来划分,大 ...(2016-10-22 18:04:33)

Linux GDB 调试指南  - Gitchat Gitchat

大家好,我是范蠡,目前在某知名互联网旅游公司基础框架业务部技术专家组任开发经理一职。 本系列课程的主题是 Linux 后台开发的 C/C++ 调试,通俗地说就是 GDB 调试。GDB(GNU Debugger)是类 Unix(如 Linux)操作系统下的一款开源的 C/C++ 程序调试器。最初是在 1988 年由理查德 · 马修 · 斯托曼(Richard Stallman)所撰写,之后以 GNU 通用公共许可证(GNU General Public License,GNU GPL)的许可方式将软件发布,因此 GNU Debugger 是一套自由软件。发布后的 1990 年-1993 年间则由任职于 Cygnus Solutions 公司的约翰 · 吉尔摩(John Gilmore)负责后续的软件维护工作,点击这里了解其历史详情。 0.1 为什么要写这个课程 我从学生时代到进入软件开发这个行业,不知不觉已经十余年了,真是时光荏苒、光阴如梭。这些年,先后在网游公司做过游戏服务器,为上海某交易所做过金融交易系统、在金融证券公司做过股票证券交易系统和即时通讯软件、在音视频直播公司做过直播服务

寒假在家做一点项目,这也是最后一块比较多的时间能做项目了,下学期主要投入时间考研,之所以写这篇文章是因为想记录一下自己的学习历程,若是能帮助到恰好需要帮助的人那是更好不过。   因为我对Python不怎么了解,因此我选择用c++实现bp网络,虽然都说机器学习用得比较多的是Python。像很多人一样, ...(2018-01-24 18:55:40)

今年春节在家里实现的,以前的博客网站不稳定,发这里吧。===================================================================2017-01-25自己实现了下BP算法,无需依赖第三方库。MNIST数据集可以达到95%的识别率,感觉很难升上 ...(2017-11-26 11:31:18)

手把手教你编写 QQ 机器人  - Gitchat Gitchat

写在前面 QQ 机器人是一个很有趣的小项目,同时也是一个提升编程能力的一个不错的项目,其中涉及很多编程必备的知识,如并发编程、设计模式等。目前网络上也有一些教程,大都是使用强大的中文编程语言之一 E 语言编写的,很少有使用 C/C++ 编写的适合新手上手的教程,所以我计划有机会写一些适合 C/C++ 新手的 QQ 机器人制作教程,这在里也很感谢 GitChat 平台提供这次机会。我希望通过达人课的分享与各位同学互相学习、一起进步,课程中如有错误的地方还望各位指正与包容。 本篇概要: 什么是 QQ 机器人及效果展示 本课程的目标 本课程的适合人群 如何学习本课程以及课前准备 什么是 QQ 机器人及效果展示 QQ 机器人是腾讯 QQ 的一款插件应用,机器人通过预定的规则和与群友互动娱乐,帮助管理群,作为智能客服等。QQ 机器人应用的场景很多很多,下面展示一些机器人的功能。 作为群管理 查词典功能 互动讲段子 群内签到等互动游戏 QQ 机器人可以结合多种技术,制作各种好玩有趣的功能。 课程的目标 首先当然是制作好玩的机器人啦,本篇教程将带领大家一步一步的制

看了很多BP神经网络原理,也看到很多python的代码,但是好像很少有人用C++来写。因为我习惯用C++写程序了,不妨就用C++啃下这个神经网络吧。BP(backpropagation)神经网络是最基础的神经网络,很多变种,例如RNN,LSTM,GRU,HNN等,都基于这个神经网络的训练过程。BP包 ...(2018-06-15 14:08:10)

下面是包含一个隐层的BP神经网络的C++实现, ...(2014-05-10 13:56:56)

OSGI for C++——通往架构师之路  - Gitchat Gitchat

CTK 是什么 CTK 为支持生物医学图像计算的公共开发包,其全称为 Common Toolkit。 Github 地址:https://github.com/commontk CTK 标志 Logo 是一个品牌的形象,对外它传递的是一种精神和理念,所以绝大多数组织都有着与自己相符的标志。Apple 的标志是一个被咬了一口的苹果,Microsoft 的标志是一面窗户(至少最初是),而 CTK 的标志是: 第一印象,你是否和我一样,觉得它不够时尚,甚至很丑。 但若仔细看,你会发现这个设计很有意思,像一群人环绕着“CTK”三个字母,举着双臂对着它欢呼。简洁、巧妙,在图形上给予了 CTK 最鲜活的注解,疯狂打 Call 吧! CTK 的诞生 在 2009 年 6 月,由 MBI 在海德堡(德国)的 DKFZ 主办了一场关于 CTK 的研讨会,会议的目的有两个: 召集一些利用 BSD 风格许可、且从事 FOSS(Free Open Source Software)医学图像计算平台开发的团队; 探讨有意义的协调和整合的方式。 会议的第一天是介绍软件(模块化的体系结构),第二天是头脑风暴

BP神经网络基本原理:误差逆传播(backpropagation,BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化的较为简单的方法。由于BP算法过程包含从输出节点开始,反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正,所以称为“反向传播”。BP神经网络是有教师指导训练方式的多层 ...(2018-09-17 11:21:36)

前言    神经网络的理论知识上一篇博文已经介绍。本文主要是通过编程实现神经网络模型,并对给定样本集进行分类。我们知道神经网络分为输入层、隐层和输出层。各层在通过前向传播计算激活值和反向传播计算偏导数的时候,只要分清楚该层的输入、输出即能正确编程实现。    本文的C++代码主要来自于万能的网络,感 ...(2015-05-05 12:20:45)