是否具备高并发、高性能、分布式、事件驱动框架设计能力，是优秀C++中高级工程师的分水岭，我将通过本文带领大家纯手写一个Reactor服务器，让大家可以高效掌握三高框架设计思维，同时让你对C++网络编程、线程、智能指针、C++11标准高阶技术等运用自如。 　Reactor是一种事件驱动机制，和普通函数调用的不同之处在于：应用程序不是主动的调用某个API完成处理，而是恰恰相反，Reactor逆置了事件处理流程，应用程序需要提供相应的接口并注册到Reactor上，如果相应的事件发生，Reactor将主动调用应用程序注册的接口，这些接口又称为“回调函数”。用“好莱坞原则”来形容Reactor再合适不过了：不要打电话给我们，我们会打电话通知你。 websocket是基于tcp协议的应用层协议，也就是建立在tcp协议之上的自定义协议。这个协议比http协议更加的简单，因为websocket只对协议的格式做要求，只要符合数据格式就可以使用。 websocket一般用来服务器主动推送消息给客户端，反观HTTP，HTTP是请求响应的模式，客户端来一个请求，服务器响应一个请求，服务器无法主动发送数

利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序，实现特征选择。 通过重要性排序图，选择重要的特征变量，以期实现数据降维的目的。 程序直接替换数据就可以用，程序内有注释，方便学习和使用。 程序语言为matlab。

模糊 C 均值聚类（FCM），即众所周知的模糊 ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。 1973 年， Bezdek 提出了该算法，作为早期硬 C 均值聚类（HCM）方法的一种改进。本代码是基于matlab语言做的一个示范

于基vc++的图像处理系统设计与实现-学位论文.doc

bmp图像处理软件的和实现大学学位论文.doc

使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)

主要介绍了PHP 实现 WebSocket 协议,结合具体实例形式较为详细的分析了websocket协议原理、以及PHP具体应用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

主要介绍了php+websocket 实现的聊天室功能,结合实例形式详细分析了php+websocket 实现的聊天室功能相关配置、实现方法与操作注意事项,需要的朋友可以参考下

逆波兰式（Reverse Polish Notation，RPN），也称为后缀表达式，是一种用于表示数学表达式的形式，其特点是操作符位于与之相关的操作数之后。相比传统的中缀表达式，逆波兰式更容易被计算机程序理解和处理。 通过这次实验，我实现了逆波兰式的产生及计算代码，并对逆波兰式的原理和实现有了更加深入的理解。 逆波兰式通过将操作符放在操作数的后面来表示数学运算的顺序，避免了使用括号来确定运算的优先级。在实现程序过程中，关键是使用栈辅助转换中缀表达式为后缀表达式。在遍历中缀表达式的过程中，当遇到操作数时，直接输出；当遇到操作符时，与栈顶操作符比较优先级，如果当前操作符优先级较低，则将栈顶操作符输出，直到栈为空或栈顶操作符优先级较低。最后，将当前操作符入栈。通过遍历后缀表达式数组，根据不同的操作符和操作数类型，进行相应的计算操作。这部分代码涉及到浮点数和整型的判断和处理，以及各种运算符的计算规则。 在实验过程中，我发现逆波兰式的产生和计算代码紧密相连，两者相互依赖。逆波兰式的产生为逆波兰式的计算提供了基础，而逆波兰式的计算则是对逆波兰式生成算法的验证和应用。通过编写这两部分代码，我能

LR(1)（Left-to-Right, Rightmost derivation with 1 symbol lookahead）分析法是一种用于构建分析器的语法分析方法，通常用于分析上下文无关文法的语法结构，属于LR分析法的一种变种。它是一种强大的自底向上语法分析方法，适用于具有一定复杂性的上下文无关文法，通过使用向前查看符号来处理文法中的二义性，使得可以更精确地分析和理解输入。 在实验的代码实现过程中，定义了ACTION表和GOTO表，这两个表是LR(1)分析表的核心部分，其中ACTION表用于记录移进和归约操作，GOTO表用于记录状态之间的转移。这些表提供了对输入串和状态栈的操作指导。接着定义了产生式结构体，并初始化了产生式数组、状态栈、符号栈和输入串等变量。这些变量在分析过程中起着关键的作用。 主要的分析过程在函数analyse()中实现。这个函数使用了循环来逐步分析输入串，直到达到接受状态或发生错误。在每一步中，根据输入字符和当前状态，在ACTION表中查找相应的操作。如果是移进操作，将状态和输入字符压入栈中，并打印当前步骤的状态。如果是归约操作，根据产生式进行出栈操作，