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在C++中使用extern"C"时我到底输了什么?

我正在尝试用C++开发一个动态库,由用IDL(交互式数据语言)编写的现有程序调用.我知道我需要使用extern"C"来禁用名称修改,以便IDL可以调用它需要的函数(其余的调用机制非常简单).

但是,我总是对使用我不完全理解的语言的功能犹豫不决,所以我的问题是:如果有的话,我会通过恢复到C链接而丢失C++的哪些功能?我认为命名空间是一个显而易见的,但它是否完全禁用了C++的所有其他优点?我还可以使用C++ STL,以及我所依赖的所有各种语言功能(特别是C++ 11)吗?还是我坚持用C编码?

c c++ extern linkage

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主题建模,但具有已知主题?

好的,因此通常使用主题模型(例如 LDA、pLSI 等)以无监督的方式推断可能出现在一组文档中的主题。我想知道是否有人对如何将我的问题硬塞进 LDA 框架有任何想法,因为有非常好的工具可用于解决 LDA 问题。

为了彻底起见,我将以下信息作为输入:

  • 一组文档(来自一个生物体的 DNA 片段,其中每个片段都是一个文档)
    • 在这种情况下,一个文档只能有一个主题
  • 一组主题(来自其他生物体的 DNA 片段)
  • 在这种情况下,单词是碱基的三元组(目前)

我要回答的问题是:对于当前文档,它的主题是什么?换句话说,对于给定的 DNA 片段,它最有可能来自哪个其他生物体(同一物种)?自从发生片段交换以来,可能存在突变等,因此两个片段不会相同。

这与经典LDA模型的主要区别在于我提前知道主题。

我最初的想法是采用 pLSA 模型 ( http://en.wikipedia.org/wiki/PLSA ) 并明确设置主题节点,然后执行标准的 EM 学习(如果只有一个像样的库可以处理贝叶斯参数)使用潜在变量学习......),然后使用任何算法进行推理(这应该无关紧要,因为无论如何模型都是多叉树)。

编辑:我想我已经解决了它,对于任何可能偶然发现的人。我发现您可以使用带标签的 LDA 并将每个标签分配给每个文档。由于每个标签都与一个主题一一对应,因此您实际上是在对算法说:对于每个文档,从给定的主题集(标签集)中选择主题,而不是自己编造。

topic-modeling

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特征:通过引用访问矩阵的列

我正在使用Eigen C++矩阵库,我想获得对矩阵列的引用.文档说使用matrix_object.col(index),但这似乎是返回一个表示列的对象,而不是简单地引用原始矩阵对象内的列.我担心这涉及不必要地复制该列中的元素,因为更改列对象中的值不会影响原始矩阵.

如果有人比我更熟悉Eigen,使用这个函数来访问矩阵的列是否仍然有效?如果没有,我怎样才能获得矩阵内原始列的引用?

c++ eigen

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有什么办法可以看到其他开发人员未提交的更改吗?

回到 TFVC(在 TFS 中)时代,您可以看到谁签出了代码,然后再也没有签入。

开发人员经常忘记在下班之前(或根本没有)提交他们的更改,因此作为领导,我会使用该功能来要求某人检查他们的工作。

有什么方法可以用 git 做到这一点吗?我发现自己每天越来越想念这个功能

git

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