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boost::beast 客户端 async_write 时错误: gdb 调试:[Thread debugging using libthread_db enabled]Using host lib

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参加了data fountain上一个比赛,模型用的xgboost,验证集MSE0.005,比赛测评用的RMSE,为啥分数只有0.3(满分1)

姨e
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boost变换器在输入电压:100V输出电压:200V电流纹波≤20%电压纹波≤5%功率:1kw功率>10%进入CCM模式

回答 sjsjxhd
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python调用xgboost时报错。 import xgboost 报错内容: Traceback (most recent call last): File "<stdin>",

菜鸟上路dd
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问一下 boost utf8转ascll 怎么转 ,不太了解 boost。求解决方案

zz路人
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adaboost与haar特征实现人脸检测,在训练阶段假设我选取模板A尺寸6*6,在图片位置(4,5)求出的各个训练图片特征值进行排序,找出最佳的分类阈值完成第一轮的训练,第二轮训练开始时更新样本权重

weixin_50864339
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用如题方法实现人脸定位,在训练阶段,我想训练一个弱分类器,对于一个特征模板,我理解的是在一张样本图片的固定位置,固定大小计算一个特征值,其它的样本也是这样子算,最后得到一个特征值数组,从这个数组里面选

weixin_50864339
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本人在用C语言编写基于adanboost算法和haar特征的人脸检测代码时遇到一些问题,所以想请教一下各位,问题如下:1.在训练阶段,是否把每一训练的图片都调整为相同的大小(我找的人脸库图片大小稍微有

weixin_50864339
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GBDT是拟合伪残差,如果不限制GBDT中建树时的任何参数(max_depth等相关参数为决策树默认),是不是GBDT的结果就和单一决策树是相同的了? GBDT为什么需要多轮迭代,GBDT每次迭代建树

return bool(1)
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boosting原理中训练弱学习器的第一步是赋予训练样本的权重,样本的权重是怎么个意思,怎讲将赋予权重的样本输入弱学习器中,或者被赋予权重的样本是什么样子的呢

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我想用boost库创建一个类似如下例子的json{ "head" : { "serv" : "1", "test" : 2 }, "body" : {}}body是

Bay_xiao
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问题遇到的现象和发生背景 使用boost实现rsa加密算法,使用boost相关的函数获取最大随机素数,报了个断言相关的错,各种注释排查发现可能是这两个位置出现的问题,因为注释掉他们就不报错了。 运

KaiDu Shinichi
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问题遇到的现象和发生背景 vs2019 编译Linux项目对应的远程目录上已经存在了libz.a文件 库依赖项--添加z 问题相关代码,请勿粘贴截图 运行结果及报错内容 我的解答思路和尝试过的

KaiDu Shinichi
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问题遇到的现象和发生背景 有偿 问题相关代码,请勿粘贴截图 运行结果及报错内容 我的解答思路和尝试过的方法 我想要达到的结果

m0_65769681
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进入boost官网,然后跳转到下载网页然后直接右键复制链接,到服务器上wget时显示404windows上直接单击就下载了。如果直接用windows上浏览器地址复制过去wget就是html

weixin_48970229
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类似检测PM的电路,由两个运放组成,一个是iv转换,另外的高通滤波器,采集高通滤波器的电压作用是什么