1.XGBoost源码解读
2.#gStore-weekly | gstore源码解析（一）：基于boost的码学gstore http服务源码解析
3.Boost最新程序库完全开发指南目录
4.boost是什么
5.c++网络编程：Boost.asio源码剖析
6.Boost最新程序库完全开发指南序言
XGBoost源码解读
前言
XGBoost是一代神器，其推理逻辑独树一帜，码学与Glove等相似，码学皆以思考出发，码学推导出理想结果。码学高斯正是码学64卦源码这种思维的典范，XGBoost的码学代码实现也异常精妙，本文尝试将两者相结合，码学供您参考。码学
高斯的码学做法
优化目标设定，以均值为目标函数的码学导数为零。利用线性假设推导目标函数，码学进而优化以误差平方项为出发点。码学
进一步，码学高斯将误差目标公式推广到参数求解中，码学实现优化。
Glove的做法
通过log-bilinear models, LBL启发，寻找满足概率约束的图片怎么变成源码目标表达式，并推导出指数函数，从而实现类似LSA的因子分解。
引入优化权重函数，最终实现最大似然估计。
XGBoost的做法
引入Stagewise限制，目标为找到最优的叶子节点，以最佳方式拆分，优化损失。
通过泰勒展开，结合叶子节点权重假设，推导出目标公式。
基于贪心算法，实现树的生长。
代码解读
从命令行入口开始，核心代码框架包括数据加载、初始化、循环训练与模型保存。最强主图源码训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。
DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式，提供GradientBooster核心函数，如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。
默认采用GBTree，对于线性部分，效果难与非线性分类器相比。
代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制，插件式管理实现更新机制。
实现精准和近似算法，主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中，生成并发新树，更新ColMaker和TreePruner。仿原子的源码
ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit，最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。
SplitEvaluator实现树的分拆，对应论文中的相关函数，包括Gain计算、权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。
本文仅作为案例介绍，XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。
小结
本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略，展示了研究与工程结合的实践，强调在追求性能的同时，不能忽视效果的重要性。
#gStore-weekly | gstore源码解析（一）：基于boost的gstore Protocol概念，用于定义通信协议和网络通信协议。pqueue 源码 解析 js此外，还引入了泛型概念如ConstBuffer、ConstBufferSequence、MutableBuffer、MutableBufferSequence、Stream、AsyncReadStream、AsyncWriteStream、SyncReadStream和SyncWriteStream等，使得asio在设计上更加灵活和高效。
泛型与面向对象的完美结合使得asio在设计上既具有面向对象的封装性和可扩展性，又具备泛型编程的灵活性和高效性。通过Service Concept和CSU（Core-Service-User）架构，asio实现了用户友好的接口设计，使得开发者能够以简单而统一的方式使用asio提供的功能，无需自行处理复杂的泛型组件组装工作。
Boost最新程序库完全开发指南序言
在撰写本文时，我回顾了过去一年在面试数十位C++应聘者时提出的问题，主要是关于他们使用STL和Boost组件的实践。答案多集中在vector、map和shared_ptr，而对于更深层次的了解和应用则较为少见。通过追问内部实现、复杂度、线程安全等细节，可以快速评估应聘者的C++水平。
在面试中提及Boost，是因为它的许多组件确实有助于编写可维护的代码。Boost包含近百个程序库，其中不乏实用价值高的组件。选择使用时需根据个人口味和技术背景。首先，一些组件如noncopyable、scoped_ptr、static_assert等易于学习和使用，入门门槛低。其次，某些功能自己实现虽不困难，但Boost提供了现成代码，例如date_time和circular_buffer等，使用这些组件可以避免重复劳动。在新项目中，考虑使用现代方式如function/bind作为回调接口，以及通过shared_ptr实现线程安全的对象回调，这能影响程序设计思路与风格。
在使用Boost时，关键在于项目组成员能理解并有效运用其组件，以提高生产力。Boost是一个宝库，既有直接可用的代码，也有值得借鉴的设计思路。以正则表达式库regex为例，其对线程安全的处理方式较为合理。早期版本将“正则表达式”和“匹配动作”合并，导致非线程安全；而最新版本明确区分了不可变与可变数据，确保不可变数据安全跨线程共享，避免了线程安全问题。
在面对复杂的Boost源码时，了解其内部实现和使用技巧有助于更高效地应用Boost组件。但需注意，过分追求底层细节可能会偏离解决问题的初衷。Boost库的设计遵循泛型编程原则，这要求程序员掌握相应的术语，如concept、model、refinement等，以理解其文档中关于锁的描述。
在某些特定领域，Boost可能不是最佳选择。例如，生成公式化源代码时，使用脚本语言更高效；在C++程序中嵌入领域特定语言时，Lua或其他解释器可能更合适；解析上下文无关文法时，ANTLR可能是更好的选择。因此，使用Boost时，应保持开放心态，选择最符合项目需求的工具。
要学习Boost，除了官方文档和源码，一本全面的中文指南书非常有帮助。《Boost程序库完全开发指南》就是这样一本实用的参考书，作者深入浅出地介绍了Boost的常用内容，帮助读者快速了解并掌握Boost组件。我阅读了这本书，对作者的专业知识和实践经验表示赞赏，相信读者能从中获得宝贵的知识，提高C++编程能力。
总之，投入时间学习和使用Boost库，定能带来实际的回报。通过合理选择和应用Boost组件，可以提高代码质量和开发效率，为项目带来积极影响。
