**PIMPL** ，即Private Implementation，一般称之为类的私有化实现，PImpl主要有两个作用； （1）它让声明和实现进行解耦，在项目开发时，如果很多文件引用了该头文件，如果头文件改变了一些实现，那么在编译时，所有引用的文件也得重新编译一次，增加了c++程序的编译时间, 如果把实现用一个指针进行声明，改变实现的代码，只会关联一次，降低了耦合度，可以减少编译时间。 （2）Pimpl，也可以称之为pointer to implementation, 指向实现的指针，可以用来对“类的接口与实现”进行解耦，比如在sdk开发时，可以用这个技巧来避免在头文件中暴露私有细节，使sdk接口与实现保持完全分离。

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孤立森林算法是基于隔离机制的异常检测算法，存在与轴平行的局部异常点无法检测、对高维数据异常点缺乏敏感性和稳定性等问题。针对这些问题，提出了基于随机超平面的隔离机制和多粒度扫描机制，随机超平面使用多个维度的线性组合简化数据模型的隔离边界，利用随机线性分类器的隔离边界能够检测更复杂的数据模式。同时，多粒度扫描机制利用滑动窗口的方式进行维度子采样，每一个维度子集均训练一个森林，多个森林集成投票决策，构造层次化集成学习异常检测模型。实验表明，改进的孤立森林算法对复杂异常数据模式有更好的稳健性，层次化集成学习模型提高了高维数据中异常检测的准确性和稳定性。

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Keras注意机制 在Keras中为以下层实现了简单的关注机制： 密集（注意2D块） LSTM，GRU（注意3D块） 示例：注意块 致密层 inputs = Input(shape=(input_dims,)) attention_probs = Dense(input_dims, activation='softmax', name='attention_probs')(inputs) attention_mul = merge([inputs, attention_probs], output_shape=input_dims, name='attention_mul', mode='mul') 让我们考虑这个“ Hello World”示例： 32个值的向量v作为模型的输入（简单前馈神经网络）。 v [1] =目标。 目标是二进制（0或1）。 向量v的所有其他值（

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