安全な DLL の中にあるC++ のクラスのエクスポート
最初に DLL とは？ Windows には Dynamic Link Library ( 以下 DLL ) という、プロセス開始時・起動中に動的にライブラリをリンクする機能があります。このDLL を使うことで、 プログラムを他のアプリケーションと共有してメモリの節約になる 普通のライブラリとしても使え、アイコンやダイアログなどのリソースも格納することが出来る。 DLL の中にある処理やリソースを変更して DLL の変更のみでプログラムを修正することが出来る プロセス間でのメモリ共有を行うことも出来きる UNIX系にも似たような動的リンクライブラリがありますが、UNIX系のはコンパイラ側での対応であり、Ｃ言語のソースコードで互換性を保っているUNIXのアプリケーションで、動的にバイナリをリンクしにくい性質があるため、それほど使える機能ではないでしょう。 逆に DLL の欠点 DLLのバージ
Spaghetti Source - 各種アルゴリズムの C++ による実装
ACM/ICPC（プログラミングコンテスト）系列の問題を解くことを目標にして，各種アルゴリズムを C++ で実装してみた．極めて意地が悪い類の問題には対応していないし，特定の入力に対して高速に動くということもない．計算量も最良とは限らない． これらを参考にする方への注意とお願い： これらの記述は正確とは限りません．参考文献を参照することを強く推奨します．間違っている場合は是非教えてください． これらのプログラムは間違っているかもしれません．各人で検証することを強く推奨します．バグがあれば是非教えてください． 分類が怪しいので，これはこっちだろう，ということがあればコメントを下さると助かります． 注意！ 現在書き換え中 TODO 分類を正しく行う． 全体的に説明と使い方を詳しく． Verify していないものを Verify． ボロノイ図（いつになることやら……） 基本 テンプレート グラフ
DPマッチングのプログラム、ソースコード
//// dp.cpp //// DPマッチング： 動的計画法による文字列類似度計算 //// (C) Toru Nakata, toru-nakata@aist.go.jp //// 2004 Oct 19 //// 原典：Needleman, S. B. and Wunsch, C. D. //// "A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins," //// Journal of Molecular Biology, vol.48, pp.443-453, 1970. //// //// ＤＰマッチングとは、系列になってるデータ同士の類似度を比較する方法です。 //// //// 原理は至極簡単で、一致や不一致に応じて、罰金や得
LDAのコードをC++で書いてみた - 旅日記
前回の記事で思ったより勉強になったので、調子に乗って再び id:tsubosaka さんのJavaで書かれたLDAの実装をC++で書いてみました。ベースとなる手法は同じく collapsed gibbs sampling(Griffiths and Steyvers, PNAS, 2004) です。動作確認は g++ 4.3.3 (Ubuntu 9.04) で行っています。ソースコードは前回のARROWよりかなり長くなってしまいました。今度から長い場合は github あたりにアップするかもしれません。 2010.01.08追記: pcomp.h のソースが抜けていたので追加しました。 2010.01.09追記: メモリのバグを修正しました。 インストール g++ -Wall -O2 -c lda.cc g++ -Wall -O2 -c main.cc g++ -Wall -O2 -o l
Machine Learning/Decision Trees/C4.5 Tutorial
References: P. Winston, 1992. C4.5 is a software extension of the basic ID3 algorithm designed by Quinlan to address the following issues not dealt with by ID3: Avoiding overfitting the data Determining how deeply to grow a decision tree. Reduced error pruning. Rule post-pruning. Handling continuous attributes. e.g., temperature Choosing an appropriate attribute selection measure. Handling trainin
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Robotics/Shogun - NAIST::OnlineText
boost.pythonをWindows 7で試す。 - YATTSUKE BLOG
