std::type_index

时间: 2023-12-13 11:05:24 浏览: 28
std::type_index是一个用于标识类型的类模板。它在C++标准库中定义,位于<typeindex>头文件中。std::type_index可以用来比较类型,作为关联容器(如std::map、std::unordered_map)的键类型,以及其他需要对类型进行索引或比较的场景。 使用std::type_index,可以通过类型名或类型信息对象(如typeid)来创建类型索引对象。下面是一个简单的示例: ```cpp #include <iostream> #include <typeindex> #include <typeinfo> int main() { std::type_index typeIdx1 = std::type_index(typeid(int)); std::type_index typeIdx2 = std::type_index(typeid(double)); if (typeIdx1 == typeIdx2) { std::cout << "The types are the same." << std::endl; } else { std::cout << "The types are different." << std::endl; } return 0; } ``` 在上面的示例中,我们使用std::type_index创建了两个类型索引对象typeIdx1和typeIdx2,并比较它们是否相等。根据实际情况,我们可以通过重载==运算符来比较类型索引对象。 希望这能解答你的问题!如果还有其他问题,请随时提问。

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给下面每一行代码给上注释#include "pch.h" #include "FinBudgetFlowManager.h" int FinBudgetFlowManager::C(double _value, time_t _time, CString _remark, FlowType _type) { FinBudgetFlow* pFBD = new FinBudgetFlow(); pFBD->setValue(_value); pFBD->setTime(_time); pFBD->setRemark(_remark); pFBD->setType(_type);; this->FlowMap.insert(std::map<int, FinBudgetFlow*>::value_type(this->getSize(), pFBD)); return this->getSize()-1; } bool FinBudgetFlowManager::U(int _index, double _value, time_t _time, CString _remark, FlowType _type){ std::map<int, FinBudgetFlow*>::iterator iter; iter = this->FlowMap.find(_index); if (iter != this->FlowMap.end()) { delete iter->second; iter->second = NULL; this->FlowMap.erase(iter); FinBudgetFlow *pFBD = new FinBudgetFlow(); pFBD->setValue(_value); pFBD->setTime(_time); pFBD->setRemark(_remark); pFBD->setType(_type); this->FlowMap.insert(std::map<int, FinBudgetFlow*>::value_type(_index, pFBD)); return true; } else { throw _index; } } FinBudgetFlow* FinBudgetFlowManager::R(int _index) { std::map<int, FinBudgetFlow*>::iterator iter; iter = this->FlowMap.find(_index); if (iter != this->FlowMap.end()) { return iter->second; } else { throw _index; } } bool FinBudgetFlowManager::D(int _index) { std::map<int, FinBudgetFlow*>::iterator iter; iter = this->FlowMap.find(_index); if (iter != this->FlowMap.end()) { delete iter->second; iter->second = NULL; //防止野指针这一步是否真的需要? this->FlowMap.erase(iter); return true; } else { throw _index; } } int FinBudgetFlowManager::getSize() { return FlowMap.size(); }

在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思,分类标签为0和1,属于二分类,预测结果点击率的数值是怎么来的

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为:') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

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