当random_shuffle()是一个对象的向量时，得到了很多错误？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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C++ random_shuffle函数：从兴起到被替代

random_shuffle的基本使用random_shuffle函数在C++98和C++03标准中被引入，其主要功能是将序列中的元素进行随机重新排列。...以下是一个简单的使用示例：#include #include #include int main() { std::vector...随机数生成器的局限性random_shuffle的第一个版本使用默认的随机数生成器，通常是基于std::rand函数实现的。...通过std::random_device获取一个随机种子，确保每次程序运行时都能生成不同的随机数序列。使用std::shuffle函数对向量v中的元素进行随机排列，输出结果将是一个均匀随机的排列。...为了编写可移植、现代且高效的C++代码，建议开发者在需要进行随机排列时，优先选择std::shuffle函数，并结合合适的随机数生成器使用。

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三十分钟掌握STL

原名是《using stl》，不知道是谁写的。不过我倒觉得很有趣，所以化了两个晚上把它翻译出来。我没有对翻译出来的内容校验过。如果你没法在三十分钟内觉得有所收获，那么赶紧扔了它。文中我省略了很多东西。...例如，当对一个集合中的对象排序时，如果你在不同的结构中指定了两个迭代器，第二个迭代器无法从第一个迭代器抵达，此时程序注定要失败。这是STL灵活性的一个代价。STL不保证检测毫无道理的错误。...incorrect 当使用STL函数时，只能测试ip是否和past-the-end 值是否相等。尽管在本例中ip是一个C++指针,其用法也必须符合STL迭代器的规则。...在VC中测试出错,正确的含义是result成为常量而不是它指向的对象不允许改变，如同int *const p;看来这作者自己也不懂』使用迭代器编程你已经见到了迭代器的一些例子，现在我们将关注每种特定的迭代器如何使用...该类还定以了两个成员函数，一个是构造函数，另一个是operator()（）函数，该操作符允许random_shuffle()算法象一个函数一样“调用”一个FiboRand对象。

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三十分钟掌握STL

原名是《using stl》，不知道是谁写的。不过我倒觉得很有趣，所以化了两个晚上把它翻译出来。我没有对翻译出来的内容校验过。如果你没法在三十分钟内觉得有所收获，那么赶紧扔了它。文中我省略了很多东西。...例如，当对一个集合中的对象排序时，如果你在不同的结构中指定了两个迭代器，第二个迭代器无法从第一个迭代器抵达，此时程序注定要失败。这是STL灵活性的一个代价。STL不保证检测毫无道理的错误。...incorrect 当使用STL函数时，只能测试ip是否和past-the-end 值是否相等。尽管在本例中ip是一个C++指针,其用法也必须符合STL迭代器的规则。...在VC中测试出错,正确的含义是result成为常量而不是它指向的对象不允许改变，如同int *const p;看来这作者自己也不懂』使用迭代器编程你已经见到了迭代器的一些例子，现在我们将关注每种特定的迭代器如何使用...该类还定以了两个成员函数，一个是构造函数，另一个是operator()（）函数，该操作符允许random_shuffle()算法象一个函数一样“调用”一个FiboRand对象。

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c++基础语法

： vec.size(); 向量真实大小： vec.capacity(); 向量判空： vec.empty(); 修改末尾添加元素： vec.push_back();...); 迭代器开始指针：vec.begin(); 末尾指针：vec.end(); //指向最后一个元素的下一个位置指向常量的末尾指针： vec.cend(); 元素的访问...下标访问： vec[1]; //并不会检查是否越界 at方法访问： vec.at(1); //以上两者的区别就是at会检查是否越界，是则抛出out of range异常访问第一个元素...: java 中把对象添加到了集合,c++ 中会调用对象的拷贝构造函数，存进去的是另一个对象在c++中将对象加入到容器，需要有默认的构造函数析构函数也可能回调用多次，如果说在析构函数中释放内存，...void main(){ // c/c++ 提供了很多定义好的函数对象 // 常见的几个 less ，greater，plus，equal_to plus strAdd; string

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C++STL常用算法

查找算法 adjacent_find() 在iterator对标识元素范围内，查找一对相邻重复元素，找到则返回指向这对元素的第一个元素的迭代器。否则返回past-the-end。...当匹配时，结束搜索，返回该元素的迭代器。...：提供元素排序策略 merge: 合并两个有序序列，存放到另一个序列。...例如：vecIntA,vecIntB,vecIntC是用vector声明的容器，vecIntA已包含1,3,5,7,9元素，vecIntB已包含2,4,6,8元素 vecIntC.resize...= vecStu.end();it++) { coutgetName() <<endl; } } random_shuffle() random_shuffle:

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第4章 | 所有权

通常，拥有对象意味着可以决定何时释放此对象：当销毁拥有者时，它拥有的对象也会随之销毁。...当变量 padovan 在函数末尾超出作用域时，程序将会丢弃此向量。因为向量拥有自己的缓冲区，所以此缓冲区也会一起被丢弃。 Rust 的 Box 类型是所有权的另一个例子。...图 4-4：更复杂的所有权树这里有很多所有权关系，但每个都一目了然：composers 拥有一个向量，向量拥有自己的元素，每个元素都是一个 Person 结构体，每个结构体都拥有自己的字段，并且字符串字段拥有自己的文本...每棵树的总根都是一个变量，当该变量超出作用域时，整棵树都将随之消失。...相反，我们有一棵由混合类型构建的树，Rust 的单一拥有者规则将禁止任何可能让它们排列得比树结构更复杂的可能性。Rust 程序中的每一个值都是某棵树的成员，树根是某个变量。

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支持向量机原理篇之手撕线性SVM

当样本点满足约束条件时，即在可行解区域内：此时，显然θ(w)为原目标函数本身。...在结果完全相同的同时，SMO算法的求解时间短很多。 SMO算法的目标是求出一系列alpha和b，一旦求出了这些alpha，就很容易计算出权重向量w并得到分隔超平面。...假设它的上下边界分别为H和L，那么有：接下来，综合下面两个条件：当y1不等于y2时，即一个为正1，一个为负1的时候，可以得到：所以有：此时，取值范围如下图所示...再根据我们已知的公式：将α2 new继续化简得：这样，我们就得到了最终需要的迭代公式。...当α1 new在0和C之间的时候，根据KKT条件可知，这个点是支持向量上的点。

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SVM系列（三）：手推SVM

loss function的定义有很多种，其中最理想的loss function定义为：即若分类正确loss=0，否则loss等于1，那么在这里Loss可以理解分类器在训练集上犯错误的次数。...but如果Loss这样定义，是不能求微分的，所以我们换了一种方式，即：我们以作为横轴，loss作为纵轴，从二分类的定义来看，当f(x)>0时，output=1，即时，f(x)是越大越好的，...同理，当时，f(x)是越小越好。...因此，当越大时，loss会越小。这是我们判断一个loss function好坏的标准。...2.2.6最终解答前面求导时我们已经得到了：，求解的思路跟前面一样，任取一个支持向量，我们知道支持向量满足：但是这里面有一个不确定量，我们如果选择了一个的支持向量，那么的具体值我们是无法知道的

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C++ STL 详解

容器特性所在头文件向量vector 可以用常数时间访问和修改任意元素，在序列尾部进行插入和删除时，具有常数时间复杂度，对任意项的插入和删除就有的时间复杂度与到末尾的距离成正比，尤其对向量头的添加和删除的代价是惊人的高的...string str; getline(cin, str); cout << str << endl; 当把string对象和字符面值及字符串面值混在一条语句中使用时，必须确保+的两侧的运算对象至少有一个是...push_back的作用有两个：告诉编译器为新元素开辟空间、将新元素存入新空间里。比如下面的代码是错误的，但是编译器不会报错，就像是数组越界。...，但是也或有一点副作用：已知的一个限制就是不能再范围for循环中向vector对象添加元素。...首先给出map最好用也最最常用的用法例子，就是用字符串作为key去查询操作对应的value。要使用map得先加个头文件map。

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CGAL使用心得转

CGAL是一个基于C++模版的算法库（好像很多的C++开源算法库，都是基于模版的）。学习其基础对C++泛型编程的知识有一定的要求。...精度不够，特别表现在构建弧线时，CGAL preCondition就会通不过，报异常。这样让我很头大。发现是，我们提供的数据，在构建CGAL的弧时，弧的终点不在其支持圆上。想了很多的办法。...CGAL核心说明我们学习的对象是d维欧几里德仿射空间.这里我们主要考虑2维和3维得情况.空间中的对象是有点集组成.表示点的一般方法是使用笛卡儿坐标.它假定了一个参照框架(一个原点和d个正交轴).这个框架中一个点是由一个...d维的向量表示的(c0,c1,…,cd-1),相应的线性空间中的向量也是如此.每个点都有唯一的笛卡儿坐标与之对应.另一种表示点的方法是齐次坐标.在这个框架中一个点是有一个d+1(h0,h1…,hd)维向量表示的....根据公式ci=hi/hd,对应的点的笛卡儿坐)标(c0,c1,…,cd-1)可以计算出来.注意齐次坐标的点的表示是不唯一的.当λ≠0时,向量(h0,h1,…hd)和向量(λh0, λh1 …, λhd

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深度学习：基本概念深度解析

无论我们要处理的对象是声音，图像，我们都需要把相关数据抽取出来，合成向量，例如前面项目中我们使用一种向量叫”one-hot”,也就是一个大向量，所有元素都是零，除了其中某一个是1....特征工程是绝对整个项目成败极为关键的一步，也是人工智能中很大程度上需要人来完成的地方。特征工程就是根据要处理对象的特点，找出那些具有决定性的特征进行数量化。...从前面例子可以看到，当训练网络时，循环超过一定次数后出现一个现象是，网络对训练数据的判断越来越准确，但对校验数据的判断越来越差，这种情况就是过度拟合。几乎任何机器学习项目都得处理过度拟合问题。...由于网络需要从训练数据中抽取出规律性，但训练数据总是有限的，所以它只能在局部上展现问题的本质规律，当网络过度的学习训练数据时，就会以为训练数据所展现的局部规律就是全局规律，当测试数据展现全局规律的另一部分时...这种方法对处理过度拟合很有效果，假设某一层网络输出一个结果向量：[0.2, 0.5, 1.3, 0.8, 1.1] ,在把这个结果提交给下一层神经元时，我们随机把里面一些元素清零，例如把向量变成[0,

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用Python实现神经网络(待续)

x：电信号 w：弱化系数（权重向量），表示神经元分叉部分对信号弱化的向量 x1->w1：从第一个管道传输时伴有的弱化 z：细胞核将全部电信号整合在一起 ?...激活函数，又称单元步调函数当z的值大于等于阈值时发送1，小于某阈值时发送-1 类似一个分类的函数，通常此函数比较复杂向量的点乘（点积）： ? 矩阵的转置： ?...有了权重向量w，和训练样本x 把权重向量初始化为0，或把每个分量初始化为【0,1】间得任意小数把训练样本输入感知器，得到分类结果-1或1 根据分类结果更新权重向量w（反复输入更新，从而准确预测）简化步调函数...y指的是输入的正确分类，y’感知器输出的分类即如果分类正确，那么整个增量为零，分类错误才需要调整系数n：模型的学习率，0~1，人为经验参数，需要使用者根据具体情况不断手动调整权重更新示例：得到了错误分类...初始化训练样本x 初始化权重向量w 做点积在步调函数/激活函数中进行判断判断正确则输出，错误则更新权重w 做点积在步调函数/激活函数中进行判断判断正确则输出，错误则更新权重

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从零推导支持向量机 (SVM)

代入公式 10 即得。其中，ei 是第 i 位置元素为 1，其余位置元素为 0 的单位向量。我们需要通过两个不等式约束 ? 和 ? 来得到一个等式约束。...核函数至此，我们都是假设训练样本是线性可分的。即，存在一个划分超平面能将属于不同标记的训练样本分开。但在很多任务中，这样的划分超平面是不存在的。...通常，当特征维数 d 超过样本数 m 时 (文本分类问题通常是这种情况)，使用线性核；当特征维数 d 比较小，样本数 m 中等时，使用 RBF 核；当特征维数 d 比较小，样本数 m 特别大时，支持向量机性能通常不如深度神经网络...其中，C 是个可调节参数，用于权衡优化间隔和少量样本违背大间隔约束这两个目标。当 C 比较大时，我们希望更多的样本满足大间隔约束；当 C 比较小时，我们允许有一些样本不满足大间隔约束。 ?...，当训练样本很多时，这将是一个很大的存储和计算开销。序列最小化 (SMO) [10]是一个利用支持向量机自身特性高效的优化算法。SMO 的基本思路是坐标下降。定义 7 (坐标下降).

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机器学习策略(2)

比如你已经训练好一个神经网络能够识别像猫这样的对象，然后使用那些知识或者部分习得的知识去帮助你更好地阅读X射线扫描图,这就是迁移网络。...假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其中x是图像,y是对象的标签....总结为什么要迁移学习：如果你想从任务A迁移一些知识到任务B,当任务A和任务B都有相同的输入X时,迁移学习是有意义的：在第一个例子中,输入X都是图片;在第二个例子中X都是声音音频....所以y(i)是一个41向量。从整体来看训练集标签。我们将训练集的标签水平堆叠起来，矩阵Y是一个4M的矩阵 ?...例如当你只有3000h的语音数据时,原先的机器学习系统会表现得更好,但是当你有10000h的语音数据或者是1000000h的语音数据时,端到端方法就开始体现出优势了.

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Milvus 的十大使用误区，你“踩”中了几个？

主要有这几点原因：一是 docker-compose 不能方便地扩缩容节点，当数据量增加时对集群扩容是一件麻烦的事情；二是 docker-compose 虽然能把 Milvus 里的各个组件都启动起来，...所以，一般当 datanode 的数目等于集合的 shard 数目时，就可以达到最佳的插入性能，datanode 数量过多并不一定能提高插入速度。...实际上，Milvus 是一个向量数据库，它主要是用来存向量数据并且做向量相关的增删改查。...当一个 segment 里的向量条数过少时，暴搜已经很快了，再建索引也没有明显的效果。...另外，更重要的一点是，当一个 segment 被 sealed 了并且该 segment 里的向量条数超过了 1024 条，只要你曾经给集合建过索引，即使你现在不去显示调用 create_index()

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C++ 里的“数组”

它的名字来源于数学术语，直接翻译是“向量”的意思，但在实际应用中，我们把它当成动态数组更为合适。...Alex Stepanov 在设计 STL 时借鉴 Scheme 和 Common Lisp 语言起了这个名字，但他后来承认这是个错误——这个容器不是数学里的向量，名字起得并不好。...它基本相当于 Java 的 ArrayList 和 Python 的list。C++ 里有更接近数学里向量的对象，名字是valarray（很少有人使用，我也不打算介绍）。...当一个容器存在 push_… 和 pop_… 成员函数时，说明容器对指定位置的删除和插入性能较高。...当 push_back、insert、reserve、resize 等函数导致内存重分配时，或当 insert、erase 导致元素位置移动时，vector 会试图把元素“移动”到新的内存区域。

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揭开计算机识别人类语言的神秘面纱——词向量

当匹配到什么程度的时候，我们才可以认为它们具有同样的语义呢？这个问题可以被转化为衡量句子之间距离的问题。句子之间的距离越短，相似度越高，当距离为0时，便意味着两个句子具有同样的语义。...粗看起来，这个用简单的动态规划就可以求解的办法十分简明有效，不仅可以校正一些可能的拼写错误（比如，我们拼写tomorrow时，因为数据库里面并没有这个单词，所以输入法会给我们自动纠错成常用的较近单词tomorrow...后来的研究也包括为每个字母之间的替换赋予不同的权重，比如在美式全键盘输入法中，因为离得近的字母更容易被输入错误，所以纠正原则可以是为键盘上离得近的字母设定更近的距离，q和w是相邻的两个键，则将其距离设置为...以这种办法，我们能够得到一个不全为零的浮点数向量来更好地表示每个词，上下文类似的词，常在一起出现的词都会更像一些。但是矩阵该稀疏还是稀疏，该高维还是高维，只是把工作量移到了矩阵分解的那一步而已。...词向量是计算机识别自然语言的基础概念，其具体使用方法和场景还有很多，本文只是简要地介绍了词向量的由来和发展，借此揭开计算机识别自然语言的神秘面纱。

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大模型系列｜基于大模型的聊天助手案例（三）

例如，“dumpling” 实际上是 TiDB 的一个数据导出工具，但当用户直接提问 “ dumpling 是什么？”时，模型却误以为是关于食物的问题，拒绝回答并建议用户去咨询食物专家。...文档信息不足或过时：有些情况下，尽管用户的问题表述得很清楚，但由于官方文档不够完整或过时，没有包含相关内容，导致 LLM 在回答时只能凭借猜测，因此，很多时候其给出的答案是错误的。...answer: NO 得到了是否有毒的结果后，我们将有毒和无毒的流程分别处理，进行异常流程和正常流程的处理。当系统发现产出的内容是 “Yes” 时，将流程引导进入毒性内容回复环节。...用户请求的位置：在进行对话式交互时，用户请求通常是在系统提示之后提供的。由于模型是逐词生成回复的，用户请求的信息在输入中出现得更晚，因此可能更影响最终的回复内容。...因此，仅在 System Prompt 中进行限制是不行的，依然会被人 Jailbreaking，这在 LLM 应用到商业产品中是一个极高风险的事情。

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cs231n - Neural Networks

，先给出一个 score function ，再给出一个 loss function ，其中 loss function 又包括了预测错误的损失和正则化的损失，不过再线性分类器中只有一个 W 的正则化损失...f 对各个参数节点的偏导数这里有给出一个复杂点的反向传播的例子，就是不断地用梯度相乘，不明白的可以再去看看对应的 PPT ，里卖弄讲解得非常详细并且给出了常见的计算流图的反向传播的值的计算方法如下图...functions 上面讲的这些都是 Scalar 实数的求反向传播方法，要是各节点是个向量的话其实也是一样的，方法还是那样，只不过要注意的是求出来的导数的维度要和之前的向量的维度保持一致，不然就会出错...例如，我们知道权重dW的梯度在计算后必须与W大小相同，并且它必须取决于X和dD的矩阵相乘（当X，W均为单数时就是这种情况）而不是矩阵）。始终只有一种方法可以实现这一目标，从而确定尺寸。...不过 PPT 里关于向量反向传播倒是扯得很复杂，甚至还提到了雅可比矩阵，后面看了一下下一篇文章才发现没有这么恐怖，也就是跟 Scalar 是一样的原理

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Doris开发手记4：倍速性能提升，向量化导入的性能调优实践

于是对用户case进行了复现，发现用户测试的是代码库里ClickBench的stream load，80个G左右的数据，向量化导入耗时得接近1200s，而非向量化导入耗时为1400s。...缺点是不够灵活，很多时候需要手动编写代码，重新编译才能添加我们需要进行热点观察的代码。...100列以上的计数问题，减少为对一个列进行处理，问题得到了显著的改善。...图片这里得先简单了解一下什么是缺页中断：图片如上图所示：CPU对数据进行计算时，会请求获取内存中的数据。...很多社区的同学也深入参与了相关工作，在当前的基础上又有得到了更为理想的性能表现。

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