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/* * 文件: Unit1.cpp * 日期: 2008-12-31 8:59:53 * 作者: blackboy * 描述: BGL学习 - 使用Bundled Properties */ //--------------------------------------------------------------------------- #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <utility> #include <algorithm> #include <stdlib> #pragma hdrstop #include <boost/graph/graph_traits.hpp> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> using namespace boost; //--------------------------------------------------------------------------- // 顶点是城市结构 struct City { std::string name; int population; std::vector<int> zipcodes; }; // 边是高速公路结构 struct Highway { std::string name; double miles; int speed_limit; int lanes; bool divided; }; // 声明自定义的图 typedef boost::adjacency_list<boost::listS, boost::vecS, boost::bidirectionalS, City, Highway> Map; #pragma argsused int main(int argc, char* argv[]) { Map map; // 向图中添加3顶点 City ct; ct.name = "Beijing"; ct.population = 12345; ct.zipcodes.push_back(102206); add_vertex(ct, map); City ct2; ct2.name = "ShangHai"; ct2.population = 54321; ct2.zipcodes.push_back(302546); add_vertex(ct2, map); City ct3; ct3.name = "ShangHai"; ct3.population = 54321; ct3.zipcodes.push_back(302546); add_vertex(ct3, map); Highway hway; hway.name = "BHWay"; hway.miles = 1500; hway.speed_limit = 160; hway.lanes = 6; hway.divided = true; // 索引属性映射, 可获得顶点的索引属性 typename property_map<Map, vertex_index_t>::type index = get(vertex_bundle, map); // 如果使用下面的属性映射, 则可获得特定的顶点属性值: 城市名 typename property_map<Map, std::string City::*>::type Names = get(&City::name, map); // 如果要获得所有顶点属性值的映射, 可用get(vertex_bundle, map) // 顶点描述符 typedef typename graph_traits<Map>::vertex_descriptor Vertex; // 顶点迭代器 typedef graph_traits<Map>::vertex_iterator vertex_iter; // 遍历图中所有顶点 std::pair<vertex_iter, vertex_iter> vp; for(vp=vertices(map); vp.first!=vp.second; ++vp.first) { // 输出顶点的索引 std::cout << index[*vp.first] << " - "; Vertex v = *vp.first; // 使用[]操作符获得自定义的顶点类型, 并输出bundled属性值 std::cout << map[v].name << ", " << map[v].population << ", " << map[v].zipcodes[0] << std::endl; } City ct4; ct4.name = "NewYork"; ct4.population = 65321; ct4.zipcodes.push_back(258415); // 向图中添加一条边 vp = vertices(map); Vertex v1 = *vp.first; vp.first++; Vertex v2 = *vp.first; add_edge(v1, v2, hway, map); // 边迭代器 typedef graph_traits<Map>::edge_iterator edge_iter; std::pair<edge_iter, edge_iter> ep; ep = edges(map); // 边描述符 typedef graph_traits<Map>::edge_descriptor Edge; Edge e = *ep.first; // 输出第一条边的bundled各属性值 std::cout << map[e].name << ", " << map[e].miles << ", " << map[e].speed_limit << ", " << map[e].divided << std::endl; system("PAUSE"); return 0; } //---------------------------------------------------------------------------
参考链接:http://www.boost.org/doc/libs/1_38_0/libs/graph/doc/bundles.html
从sklearn加载流行数字数据集。数据集模块,并将其分配给可变数字。 分割数字。将数据分为两组,分别命名为X_train和X_test。还有,分割数字。目标分为两组Y_训练和Y_测试。 提示:使用sklearn中的训练测试分割方法。模型选择;将随机_状态设置为30;并进行分层抽样。使用默认参数,从X_序列集和Y_序列标签构建SVM分类器。将模型命名为svm_clf。 在测试数据集上评估模型的准确
本文向大家介绍GridView使用学习总结,包括了GridView使用学习总结的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 由于Asp.Net视频比较旧,涉及到的数据绑定控件DataGrid在VS2012中已经没有了,取而代之的是GridView。开始觉得视频中的例子没法实现了,其实不然,DataGrid里面的功能GridView里一样都不少,只是形式变化了一下,仔细研究一下发现它们是换汤不换药啊。
Scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 是一个机器学习领域的开源套件。整个专案起始于 2007年由David Cournapeau所执行的Google Summer of Code 计画。而2010年之后,则由法国国家资讯暨自动化研究院(INRIA, http://www.inria.fr) 继续主导及后续的支持及开发。近几年(2013-2015)则由 IN
这份文件的目的是要提供 Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明 scikit-learn 套件中的范例程式的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本为 scikit-learn version 0.19 以上
Scikit-learn 套件的安装 目前Scikit-learn同时支持Python 2及 3,安装的方式也非常多种。对于初学者,最建议的方式是直接下载 Anaconda Python (https://www.continuum.io/downloads)。同时支持 Windows / OSX/ Linux 等作业系统。相关数据分析套件如Scipy, Numpy, 及图形绘制库 matplot
从零开始 让 TX2 动起来 安装OpenCV 安装TensorFlow
我想学习,但在线资源只显示IDE中的安装和设置,如、、等。 但我想在没有IDE ie的情况下做到这一点:只使用终端和一个文本编辑器(vim)。 为项目设置并在不使用任何IDE的情况下运行它的步骤是什么。
目标 建立一个 lesson2 项目,在其中编写代码。 当在浏览器中访问 http://localhost:3000/?q=alsotang 时,输出 alsotang 的 md5 值,即 bdd5e57b5c0040f9dc23d430846e68a3。 挑战 访问 http://localhost:3000/?q=alsotang 时,输出 alsotang 的 sha1 值,即 e3c766