(16) xgboost继承算法

第16课 - 继承中的构造与析构 1. 赋值兼容性原则 (1)      子类对象可以当作父类对象使用. (2)      子类对象可以直接赋值给父类对象. (3)      子类对象可以直接初始化父类对象. (4)      父类指针可以直接指向子类对象. (5)      父类引用可以直接引用子类对象. 子类就是特殊的父类 #include <cstdlib> #include <iostream> using namespace std; class Parent { pro

类的层次结构有两种基本的构造方式  自顶向下  自底向上 基类的保护成员是指允许派生类的方法代码访问,而不是指通过派生类的对象访问 如果基类中的字段通过公有且可读写的属性进行了封装,那么建议将字段定义为私有的,这样包括其派生类在内的所有其他类型都必须通过属性进行访问 隐藏基类成员 如果派生类中定义了与基类相同的成员,默认情况下基类的成员在派生类中会被隐藏,即派生类成员覆盖了基类成员   用new来修饰提高代码可读性 base 关键字,当派生类隐藏了基类成员时,base关键字就能发挥作用:直接写出

周总结:算法学习总结之DFS和BFS 一:DFS算法 目的:达到被搜索结构的叶节点. 定义:假定给定图G的初态是所有的定点都没有访问过,在G中任选一定点V为初始出发点,首先访问出发点并标记,然后依次从V出发搜索V的每个相邻点W,若W未曾出现过,则对W进行深度优先遍历(DFS),知道所有和V有路径相通的定点被访问. 如果从V0开始寻找一条长度为4的路径的话: 思路步骤: 先寻找V0的所有相邻点:dis{v1,v2,v3},V1没有访问过,所以对V1进行深度遍历并将V1标记为访问过,此时路径长度为1

1.快速排序算法 在平均状况下,排序n个项目需要O(nlogn)次比较,在最坏情况下则需要O(n^2)次比较.快速排序通常明显比其他算法要快.以为内它的内部循环可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来 快速排序使用分治法策略来把一个串行分为两个字串行 算法步骤 1.从数列中挑出一个元素成为基准 2.重新排列数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值打的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边),在这个分区退出后,该基准就处于数列的中间位置,这个称为分区(partition)操作 3.

云计算的基础技术是集群技术,支撑集群高效协同工作的需要一系列资源和任务调度算法. 这一系列调度算法中,有3种核心算法奠定了集群互连互通的基础,它们是Paxos算法,DHT算法和Gossip协议. 其中,Paxos算法解决分布式系统中信息一致性的问题. Paxos算法要解决的问题: Paxos算法要解决的问题是一个分布式系统如何就某个value(指令)达成一致. 为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致. Paxos算法的知识背景: (

/* 考虑维护两个堆 一个堆是大根堆,存储1-x的元素 一个堆是小根堆,存储x+1-N的元素 对于一个加入的元素y,考虑将其加入大根堆or小根堆? 如果y>mid,那么将其加入小根堆(上面的堆) 如果y<mid,那么将其加入大根堆(下面的堆) 并且在每一次操作之后维护堆的状态是合法的! 也就是维护堆得大小正确 */#include<cstdio>#include<algorithm>#include<cstring>#include<queue>

JS虽然是一个面向对象的语言,但是不是典型的面向对象语言.Java/C++的面向对象是object - class的关系,而JS是object - object的关系,中间通过原型prototype连接,父类和子类形成一条原型链.本文通过分析JS的对象的封装,再探讨正确实现继承的方式,然后讨论几个问题,最后再对ES6新引入的类class关键字作一个简单的说明. JS的类其实是一个函数function,由于不是典型的OOP的类,因此也叫伪类.理解JS的类,需要对JS里的function有一个比较好

x264代码剖析(十五):核心算法之宏块编码中的变换编码 为了进一步节省图像的传输码率,需要对图像进行压缩,通常采用变换编码及量化来消除图像中的相关性以减少图像编码的动态范围.本文主要介绍变换编码的相关内容,并给出x264中变换编码的代码分析. 1.变换编码 变换编码将图像时域信号变换成频域信号,在频域中图像信号能量大部分集中在低频区域,相对时域信号,码率有较大的下降. H.264对图像或预测残差采用4×4整数离散余弦变换技术,避免了以往标准中使用的通用8×8离散余弦变换逆变换经常出现的失配问题

正好在参加携程的比赛,用的xgboost的算法,但携程比赛的测评函数比较奇怪,不是传统的那些,而是取precision≥0.97的情况下,recall的最大值.那无疑这个测评函数是要自己写的(官方没给),可是我怎么把它放进xgboost里呢?这样我设置silent=1时,我每一步都能看到train和eval上的结果. 起初以为在param里定义了就行,但屡屡报错,后来终于找到了方法. 首先是metric的写法(直接拿携程比赛那个来说吧): def maxRecall(preds,dtrain):