侯捷c 笔记stl

时间: 2023-10-27 07:06:07 浏览: 53
您好!对于侯捷老师的C++ STL(标准模板库)笔记,我可以为您提供一些相关的资源和信息。侯捷老师是一位著名的C++专家,他在STL方面有很多深入的研究和讲解。 侯捷老师的C++ STL相关的笔记和讲解可以在他的个人网站上找到。您可以访问他的网站(http://www.houjie.org/)来获取更详细的信息。他的网站上有一些免费的STL相关的内容,包括一些文章、讲义和视频。 此外,侯捷老师还有一本非常经典的著作《STL源码剖析》,该书详细解析了STL各个组件的设计和实现原理。如果您对STL有深入的研究兴趣,这本书是非常值得一读的。 希望这些信息对您有帮助!如果您还有其他问题,欢迎继续提问。
相关问题

侯捷c++笔记stl

你好!关于侯捷的C++笔记中的STL部分,我可以给你一些基本的信息。STL(标准模板库)是C++的一个重要组成部分,它提供了一系列的模板类和函数,用于实现常用的数据结构和算法。 STL主要包括以下几个部分: 1. 容器(Containers):包括向量(vector)、链表(list)、集合(set)、映射(map)等,用于存储和组织数据。 2. 算法(Algorithms):包括排序、查找、遍历等常用算法,可以用于操作容器中的数据。 3. 迭代器(Iterators):用于访问和遍历容器中的元素。 4. 仿函数(Functors):类似于函数的对象,可以在算法中使用。 5. 分配器(Allocators):用于内存管理,可以自定义内存分配策略。 侯捷在他的C++笔记中对STL进行了详细的讲解和示例,包括使用各种容器、算法和迭代器等。他对STL的解释通常非常清晰,并且提供了很多实用的技巧和建议。 如果你想深入学习STL,我推荐你阅读侯捷的C++笔记中关于STL的章节,同时也可以参考C++标准库的官方文档。希望这些信息对你有帮助!如果你有其他问题,请随时问我。

侯捷stl源码剖析学习笔记

侯捷的《STL源码剖析》是一本关于STL(标准模板库)的学习笔记。这本书深入解析了STL的实现原理和设计思路,对于理解STL的内部机制和使用方法非常有帮助。这些学习笔记记录了作者在学习侯捷的《STL标准库和泛型编程》课程时的心得和总结,对于理解STL源码和进行泛型编程都具有指导意义。 这本书涉及了STL的各个模块,包括容器、迭代器、算法等,并解释了它们的实现原理和使用方法。通过学习这本书,你可以更好地理解STL的底层实现和使用技巧。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [STLSourceAnalysis:stl原始码剖析(侯捷)的学习笔记](https://download.csdn.net/download/weixin_42175776/16069622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [候捷老师STL源码剖析视频课程笔记](https://blog.csdn.net/weixin_46065476/article/details/125547869)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [侯捷——STL源码剖析 笔记](https://blog.csdn.net/weixin_45067603/article/details/122770539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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