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# Template 参数推导机制 在算法中运用 迭代器（iterator） 时，很可能会用到其相应的型别。在 C++ 中支持 sizeof() 并不支持 typeof() ，即使动用 RTTI 性质中的 typeid() 也只能获得型别名称而不能用作变量声明。 # 解决方法一：利用 template 的参数推导机制 template <class I, class T>void fun_1(I iter, T t) { T tmp = 0; // 这里解决了问题。T 就是指针所指之物的型别。 // 省略...}template...
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左值引用和右值引用 C++11 朝码夕解: move 和 forward # 左值和右值 左值 ( lvalue )：非临时变量。在内存有确定存储地址、有变量名，表达式结束依然存在的值。int a=10; //a 为非常量左值（有确定存储地址，也有变量名）const int a1=10; //a1 为常量左值（有确定存储地址，也有变量名）const int a2=20; //a2 为常量左值（有确定存储地址，也有变量名） 右值 ( rvalue )：临时变量。在内存没有确定存储地址、没有变量名，表达式结束就会销毁的值。int a=10; // 10 为非常量右值const int...
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本人硕士期间 Report 和 Presentation 的 Latex 模板，不支持中文，仅支持英文。该自其他人共享出的模板，详情见 GitHub。 # 使用说明 # Assignment Report Template setup.tex 修改封面、目录以及页眉页脚。另一个 tex 修改正文内容，参考文献请解除以下注释并新建 refrences.bib 文件。 % \bibliographystyle{abbrv}% \bibliography{references.bib} # Presentation Beamer...
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# 头文件 #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <cstring>#include <algorithm>#include<functional>#include <cmath>#include <ctime>#include <queue>#include <set>#include...
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还没玩转 Shoka 主题，有些东西使用 markdown 或者 latex 语法不能完全显示，本文可参考我的 bilibili 专栏。 # 头文件 #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <cstring>#include <algorithm>#include<functional>#include <cmath>#include...
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本文的前提是已安装好 SRILM，可在本博客查看 SRILM 的安装。 # Install MOSES and GIZA++ 先安装所需要的包。sudo apt-get install build-essential git-core pkg-config automake libtool wget zlib1g-dev python-dev libbz2-dev 下载 MOSES 。git clone https://github.com/moses-smt/mosesdecoder.git 安装 GIZA++ 。git clone...
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本文是对 CISC7021 Assignment#1 中 SRILM 在 Ubuntu 下的安装及使用说明，不包含对数据集文本数据的预处理。 注意，SRILM 当前不支持 ARM 架构，M1、M2 等 Apple Silicon 系列芯片 Mac 请使用 x86 实验环境。 # Install SRILM 首先查看是否安装以下依赖：gcc、make、gwak、gzip、bzip2、p7zip，如果没有先用 apt-get install 指令安装。 下载 TCL 并安装。tar -zxvf tcl8.7a5-src.tar.gzmv tcl8.7a5-src.tar.gz...
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临近毕业答辩，有些人毕设还没怎么写，找我帮忙几小时完成知乎问答爬取和情感分析功能。爬虫一小时左右就写好并爬取完数据存到 CSV 里，但情感分析怎么能几小时内完成。我研究方向是 CV，对 NLP 的了解只限于 transfomer 和常用模型的名词，但四年的室友我还是得帮个忙。 我首先想到的是否有现成的 Python 库可以调用，因为赶时间所以不能涉及自定义词典、模型训练等花费时间长的工作，能直接用几行代码得出预测值。最后锁定了 SnowNLP 和 Cemotion。SnowNLP 用的是经典机器学习的贝叶斯算法，但已经有七年没有更新了；Cemotion 使用的是深度学习 RNN...