C++矩阵库

DM4th 是一个用 C++ 编写的库，提供了一种简单的方法来处理矢量、矩阵、N 维动态数组和复数。 功能 NDArray 类型：允许处理向量、矩阵和 N 维数组。 调整数组大小和维数：使用 resize() 或 reshape() 方法。 插入和删除元素：使用 push() 和 pop() 方法。 数组和标量之间的算术运算：使用算术运算符（+、-、*、/、%）。 数组和标量之间的关系和逻辑运算：使用关系或逻辑运算符（==、<=、>、||、&&）。 引用计数：允许管理内存，无需指针。 子数组获取：使用 view() 和 slice() 方法，类似于 Matlab 和 Python。

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大

ACCESS库是一个用于压缩和解压缩文件的高效C++库。它提供了一个简单的API，可以轻松地处理压缩和解压缩任务。

如果你在 C++开发中需要优化矩阵查找性能，搜索矩阵的 Z 形查找方法就是一个挺有用的技巧。通过二分查找，你可以大大提升查找速度。这个方法的核心思想是利用矩阵的结构，沿着 Z 字形的路径来寻找目标值，减少不必要的遍历，效率挺高的。如果你正在做类似的项目，不妨试试这个方法，性能上能带来蛮大的提升。不仅如此，C++的二分查找在大多数查找问题中都能发挥作用，尤其是在排序好的数据中，能够显著提高查找速度。需要注意的是，在实际应用时，矩阵的大小和数据分布会影响最终效果。所以，使用时一定要根据具体情况做相应的调整。如果你想深入了解相关的技术细节，可以参考一些额外的资源，比如关于二分查找的优化算法和其他编程

每个occi API类均有详细说明，涵盖了所有支持C++调用的接口，是开发者的神器。

实现对Access数据库的基本操作，包括打开、查询等。

这是一个针对MySQL的测试实验。

iZENECloud 的挖掘需求离不开这个库。idmlib是一个用 C++写的通用数据挖掘库，挺适合搞算法和推荐系统的开发者。嗯，像关键词提取、相似内容检测、分类生成这些，它都能搞定。关键短语提取那块，了两种方法，一个是基于翻译模型的思路，另一个用到了维基百科的数据，蛮有意思。 重复检测用的是SimHash，你要是搞过网页去重那套，肯定知道 Charikar 的方法。它这里设置了 64 维，够用了。再比如Ctr 预测、协同过滤、中文查询纠错也都覆盖了，功能确实全，是搞推荐系统那块。 协同过滤是基于项目的增量式算法，挺适合实时推荐需求的。如果你正想上手做一个推荐引擎，可以参考一下相关例子，比如协

C++开发 MySQL 数据库时，少不了用到libmysql这个老朋友。它是 MySQL 官方的 C API，用起来还蛮直接的，适合偏底层控制的项目。你只需要搞定两个文件：libmysql.lib和libmysql.dll，一个编译时用，一个运行时用，配好路径就能愉快调用数据库了。连接数据库的流程挺固定的，用mysql_init()初始化，再用mysql_real_connect()去连服务器。查数据就上mysql_query()，结果通过mysql_store_result()拿到。用过 JDBC 的你会觉得略麻烦，但胜在灵活。头文件用#include ，记得放对位置。要是你用 MFC 或者

Matlab代码做游戏时，以下是一些C/C++框架、库和资源的精选清单。受到C/C++标准库和其他优秀工具的启发，它们可以为开发提供强大的支持。 C++标准库：包括STL容器、STL算法、STL函数等，是C++的核心组成部分，广泛用于高效开发。 Abseil C++库：[Apache2] 通用的C++库，提供各种基础功能和工具。 STDCXX库：包含算法、容器、迭代器等，适用于开发高效的应用。[已退休][Apache2] Apache可移植运行时：跨平台的实用工具函数库，简化开发过程。[Apache2] Adobe Source Libraries：提供同行评审的可移植C++源库，适用于多平