似乎Boost的shared_mutex是非递归的..周围有吗？(没有重新实现整个东西) 最佳答案 看看thisthread这个excellentexplanation为什么shared_mutex通常是个坏主意。因此，如果您不同意recursive_mutex也是个坏主意，请在没有任何shareiness的情况下使用它，因为它不会给您带来任何性能提升。您将收到更简洁的代码，无需任何重大更改。当许多线程经常读取数据而很少修改数据时，我尝试在我的项目中使用shared_mutex来锁定竞争激烈的map。收到了更差的性能结果
pthread_mutex_timedlockdocumentation说abs_timeout需要一个CLOCK_REALTIME。但是，我们都知道对特定持续时间进行计时是不合适的(由于系统时间调整)。有没有办法让可移植的CLOCK_MONOTONIC上的pthread锁定超时？pthread_cond_timedwait也是如此。 最佳答案 查看了文档和pthread.h，我找不到制作pthread_mutex_timedlock的方法使用CLOCK_MONOTONIC所以我认为这是不可能的(目前)。对于pthread_cond
我的理解是std::mutex锁定和解锁具有获取/释放语义，这将防止它们之间的指令被移出外部。因此，获取/释放应同时禁用编译器和CPU重新排序指令。我的问题是，我看一下GCC5.1代码库，在std::mutex::lock/unlock中看不到任何特殊内容，以防止编译器重新排序代码。我在does-pthread-mutex-lock-have-happens-before-semantics中找到了一个可能的答案，它表示一个mail，其中说一个外部函数调用充当编译器的内存屏障。总是这样吗？标准在哪里？ 最佳答案 所有这些问题都源于编
C++11引入了std::mutex及其扩展版本-std::timed_mutex。但是，在c++14中，我们有std::shared_timed_mutex，但它的“父级”std::shared_mutex将在c+中添加+17。对此有什么合理的解释吗？如果我不打算使用std::shared_timed_mutex的“定时”功能，它会比建议的std::shared_mutex更糟(更慢，消耗更多资源)吗？? 最佳答案 Sharedmutex原来是有计时的，叫做shared_mutex。实现者(msvciirc)指出，他们可以在没有时
我对锁和互斥锁之间的区别感到非常困惑。在Boost文档中，它说，锁类型类模板lock_guard类模板unique_lock类模板shared_lock类模板upgrade_lock类模板upgrade_to_unique_lock互斥锁特定类scoped_try_lock互斥类型类互斥体Typedeftry_mutex类timed_mutex类recursive_mutexTypedefrecursive_try_mutex类recursive_timed_mutex类shared_mutex在另一篇文章中，我看到了这样的函数，boost::shared_mutex_access;v
我对一组文本文档(大约100个)应用了聚类。我使用TfIdfVectorizer将它们转换为Tfidf向量，并将向量作为输入提供给scikitlearn.cluster.KMeans(n_clusters=2,init='k-means++',max_iter=100,n_init=10)。现在当我model.fit()printmodel.score()在我的向量上，如果所有文本文档都非常相似，我会得到一个非常小的值，如果文档非常不同，我会得到一个非常大的负值。我的基本目的是查找哪一组文档相似，但有人可以帮我理解这个model.score()值究竟意味着什么适合吗？我如何使用这个值来
我正在尝试使用sklearn评估多个机器学习算法的几个指标(准确度、召回率、精度等)。对于我从文档here中了解的内容从源代码(我使用的是sklearn0.17)，cross_val_score函数每次执行只接收一个记分员。所以为了计算多个分数，我必须:多次执行实现我的(耗时且容易出错的)记分器我已经用这段代码执行了多次:fromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.cross_validatio
我很难理解scikit-learn中roc_auc_score()和auc()之间的区别(如果有的话)。我想预测具有不平衡类的二进制输出(Y=1约为1.5%)。分类器model_logit=LogisticRegression(class_weight='auto')model_logit.fit(X_train_ridge,Y_train)Roc曲线false_positive_rate,true_positive_rate,thresholds=roc_curve(Y_test,clf.predict_proba(xtest)[:,1])AUC的auc(false_positive
我收到了这个奇怪的错误:classification.py:1113:UndefinedMetricWarning:F-scoreisill-definedandbeingsetto0.0inlabelswithnopredictedsamples.'precision','predicted',average,warn_for)`但它也会在我第一次运行时打印f分数:metrics.f1_score(y_test,y_pred,average='weighted')我第二次运行时，它提供的分数没有错误。这是为什么呢？>>>y_pred=test.predict(X_test)>>>y_
我有一个C++应用程序，它由非托管C++、托管C++和c#组成。在非托管部分，我尝试使用std::mutex创建线程安全集合。但是，当我使用互斥体时，出现以下错误；errorC1189:#error:isnotsupportedwhencompilingwith/clror/clr:pure.知道为什么我不能使用互斥锁吗？有人可以推荐一个替代品，以便我可以创建一个线程安全的非托管集合吗？ 最佳答案 不支持，因为std::mutex实现使用GetCurrentThreadId()。这是一个不应该在托管代码中使用的winapi函数，因为
