C++基础学习阶段1:入门门槛

需积分: 5 0 下载量 51 浏览量 更新于2024-12-26 收藏 15KB ZIP 举报
资源摘要信息:"标题中'Learning_stage1'和描述中的'还是基础咯（ง•_•）ง加油！'表明该文件是一个关于学习阶段的入门资源，主要针对C++编程语言。文件名称'Learning_stage1-main'则暗示该资源包含着学习的起点和核心部分，强调了对基础知识的重视。 C++是一种静态类型、编译式、通用编程语言，广泛应用于系统软件、游戏开发、驱动程序、客户端应用程序等领域。它以效率高、功能强大著称，但也因为复杂性高而让初学者望而却步。然而，要想成为一位熟练的开发者，掌握C++的基础知识是必须的一步。 在C++的学习过程中，初学者首先需要理解的基本概念包括： 1. 数据类型：C++支持多种数据类型，包括基本类型（如int, char, float等）、构造类型（如数组、结构体等）、指针类型和引用类型等。了解如何在程序中声明、定义和初始化变量是基础中的基础。 2. 控制结构：包括条件语句（如if-else）、循环语句（如for, while, do-while）等。这些语句帮助程序员控制程序的执行流程。 3. 函数：函数是组织代码的基本单元，它们可以接受输入参数、执行特定任务并返回结果。学习如何定义函数、传递参数、调用函数以及函数的重载等概念，是深入学习的基础。 4. 指针和引用：C++区别于其他高级编程语言的一个重要特点是它提供了直接操作内存的能力，而指针和引用是这一能力的核心。理解指针的声明、初始化、指针算术以及引用的声明和使用对于深入理解C++至关重要。 5. 面向对象编程（OOP）概念：C++是一种支持OOP的编程语言，初学者需要学习类和对象的定义、继承、多态、封装等面向对象的基本原理。 6. 标准模板库（STL）：STL是C++的一部分，它提供了常用数据结构和算法的实现，如向量（vector）、列表（list）、映射（map）、集合（set）以及排序（sort）、查找（find）等。学习如何使用STL可以大大提高编程效率。 7. 错误和异常处理：在编程过程中，理解和处理可能发生的错误是十分重要的。C++中提供了try-catch机制来处理运行时异常，以及标准的错误处理方法，如检查函数返回值。 8. 输入输出（I/O）操作：C++提供了丰富的I/O库，支持控制台输入输出以及文件读写操作。学习如何使用cin、cout以及文件流类（如ifstream、ofstream）是程序与外部交互的关键。 9. 调试技巧：学习使用调试工具和技巧，如设置断点、观察变量值、单步执行等，对于提高编程能力和解决复杂问题是十分有帮助的。 在学习资源'Learning_stage1-main'中，学习者将会逐步接触到上述基础概念。资源可能包含示例代码、练习题、视频教程等多种形式，帮助学习者在实践中逐步掌握C++的基础知识，并建立起扎实的编程基础。 此外，标签'C++'和资源名称'Learning_stage1-main'都强调了该资源在学习C++语言过程中的起点和重要性。对于初学者而言，这是迈向高级编程技能的第一步，需要投入时间和精力去打好基础，为后续的深入学习和实践应用打下坚实的基础。"

SA论文：:page_facing_up:深度学习中情感分析论文统整与分析:grinning_face::pouting_face::frowning_face::loudly_crying_face::face_with_rolling_eyes::nauseated_face:

2021-02-03 上传
SA论文：:page_facing_up:深度学习中情感分析论文统整与分析:grinning_face::pouting_face::frowning_face::loudly_crying_face::face_with_rolling_eyes::nauseated_face:

Deep_Learning_Samples-：代码不会在课程中学习

2021-02-12 上传
Deep_Learning_Samples-：代码不会在课程中学习

学习笔记learning_log

2019-02-13 上传
1. **Python基础知识**：Python是一种高级编程语言，以其易读性和简洁的语法闻名。理解变量、数据类型、控制结构（如if语句和for循环）、函数、类和对象等基础概念是Python编程的起点。 2. **Django框架**：Django...

params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': max_depth, 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': n_estimators, 'gamma': gamma, 'min_child_weight': min_child_weight, 'subsample': subsample, 'colsample_bytree':colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 }

2023-06-01 上传
'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': n_estimators, 'gamma': gamma, 'min_child_weight': min_child_weight, 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'n_jobs':...

params = {'learning_rate': 0.15, 'depth': 6, 'l2_leaf_reg': 20, 'bootstrap_type':'Bernoulli','random_seed':self.seed,是什么

2023-04-06 上传
- `learning_rate`: 学习率，控制每次迭代更新的步长大小，通常设置为0.01到0.3之间的值。 - `depth`: 树的最大深度，控制模型的复杂度，通常设置为3到10之间的值。 - `l2_leaf_reg`: L2正则化项的系数，用于控制...

分析moveit配置文件中的 planning_time_limit: 10.0 max_iterations: 200 max_iterations_after_collision_free: 5 smoothness_cost_weight: 0.1 obstacle_cost_weight: 1.0 learning_rate: 0.01 smoothness_cost_velocity: 0.0 smoothness_cost_acceleration: 1.0 smoothness_cost_jerk: 0.0 ridge_factor: 0.01 use_pseudo_inverse: false pseudo_inverse_ridge_factor: 1e-4 joint_update_limit: 0.1 collision_clearence: 0.2 collision_threshold: 0.07 use_stochastic_descent: true enable_failure_recovery: true max_recovery_attempts: 5

2023-05-19 上传
- learning_rate: 用于求解逆运动学问题的学习率。 - smoothness_cost_velocity: 平滑度成本中速度项的权重。 - smoothness_cost_acceleration: 平滑度成本中加速度项的权重。 - smoothness_cost_jerk: 平滑度成本中...

# Perform grid search to find optimal hyperparameters param_grid = {'n_estimators': 200, 'learning_rate': 0.5 'base_estimator__max_depth': 4 } grid_search = GridSearchCV(adaboost_clf, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) adaboost_clf = grid_search.best_estimator_Input In [30] 'base_estimator__max_depth': 4 } ^ SyntaxError: invalid syntax

2023-06-03 上传
在这个例子中，你需要在`learning_rate`的值和`base_estimator__max_depth`之间添加一个逗号，因为它们是字典中的两个不同的键值对。缺少逗号可能会导致Python无法正确解析代码，并抛出SyntaxError异常。以下是正确...

Define hyperparameters to be tuned. param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2, 0.5], 'base_estimator__max_depth': [1, 2, 3, 4]}

2023-06-06 上传
1. n_estimators：基础分类器数量，可设置为50, 100或200。 2. learning_rate：每个分类器的权重缩减率，可设置为0.05, 0.1, 0.2或0.5。 3. base_estimator__max_depth：基础分类器的最大深度，可设置为1, 2, 3或4...

import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为catboost模型

2023-05-15 上传
1. 首先，需要在代码开头引入 CatBoost 模块： ``` from catboost import CatBoostClassifier ``` 2. 然后，需要将原来的 LGBMClassifier 类型更改为 CatBoostClassifier 类型： ``` cat_model = ...

优化代码 增加参数搜索的步长或者减少搜索范围 # GBDT 模型的网格搜索法 # 选择不同的参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1] max_depth_options = [3,5,7,9] n_estimators_options = [100, 300, 500] parameters = {'learning_rate':learning_rate_options, 'max_depth':max_depth_options, 'n_estimators':n_estimators_options} grid_gbdt = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(),param_grid=parameters,cv=10,scoring='accuracy') grid_gbdt.fit(X_train, y_train) # 结果输出 grid_gbdt.best_score_

2023-06-03 上传
可以尝试增加参数搜索的步长，比如将learning_rate_options改为[0.01, 0.05, 0.1, 0.2]，或者将max_depth_options改为[3, 6, 9]。也可以减少搜索范围，比如将n_estimators_options改为[100, 200, 300]。这样可以在...
CodeWizardess
  • 粉丝: 20
  • 资源: 4691
上传资源 快速赚钱

最新资源