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string和wstring相互转换方法,标准C++做成,可以在Linux、Windows下运行

string和wstring相互转换方法,这个是对以前的修改,主要修改了输入为空,导致的小bug。/*string 转换为 wstring*/std::wstring c2w(const char *pc){std::wstring val = L"";if

#windows#c++#linux
C/C++中的void类型探究

<br />1:概述<br />在C/C++中void类型本意指的是,无类型。就说这个类型,不像int、double那样成为一个可以提供用户正常使用的系统数据类型。如果定义了一个变量如下:<br />void v;<br />在Linux中,用gcc编译报错如下:“variable or field  'v' declared void”。<br />如果定义void类型的指针,如下:<br />

#less#ubuntu#linux
机器学习概论

在一组数据集中检索特定的模式问题是一个很基础,且历史很长的并取得了很大成功的问题。例如,16世纪在Tycho Brahe兴起的天文热中,开普勒(Johannes Kepler)发现了星球运动的实际规律,这些发现最终导致了经典力学的发展。类似的,原子光谱规律的发现,对于20世纪早起的量子物理学的发展和确定起到了关键的作用。模式识别的研究领域集中在通过计算法程序算法从数据集中自动的发现数据的规律,通过

#算法#游戏
模式识别与机器学习基础之2---再看曲线拟合

声明:本文由英文原版“Pattern Recognition and Machine Learning”翻译而来,文中的插图均为原书的配图,只为学习目的。在上文中已经知道了曲线拟合(polynomial curve fitting)问题可以用误差最小化(error minimization)概念来表示。这里用概率的观点来重新看待曲线拟合问题,因此对于以下概念要了解一下:error func

模式识别与机器学习基础之1-一个简单的回归问题(regression problem)

声明:本文由英文原版“Pattern Recognition and Machine Learning”翻译而来,文中的插图均为原书的配图,只为学习目的。这里介绍一个简单的回归问题(regression problem),在下文中利用这个例子讲解几个关键的概念。假如,我们观察到一个实数(real-valued)输入变量x,期望利用观察到的这个变量预测这个实数的实数目标变量t。就以目前的目的

#测试
自然语言处理的最大熵方法 之1

A Maximum Entropy Approach to Natural Language Processing(自然语言处理的最大熵方法 )        最大熵的方法可以追溯到圣经时期(Biblical times)。但是,到了目前计算机已经变得足够的强大,在现实世界中的实际问题,比如统计估计、模式识别等问题可以用到最大熵的概念来处理。在本文,我们介绍一个基于最大熵的统计方法。展示了

#自然语言处理
模式识别和机器学习简介

模式识别起源于工程领域,而机器学习起源于计算机科学。然而这些不同的学科可以看做是一个领域的不同方向,并且在过去几十年中都经历了长足的发展。特别指出的是贝叶斯方法(Bayesian methods)从过去的专利方法(specialist niche),变成了主流的方法(mainstream),图模型作为通用框架来描述和应用概率模型而兴起来。贝叶斯方法的实际实用性极大的促进了一系列近似推理算法(app

#算法
到底了