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红外图像处理、分析与融合数字图像处理MATLAB

使用拍拍贷数据，建模全过程，从数据预处理开始到最后的模型比较。仅用于交流学习。队伍介绍队名“不得仰视本王”,队伍由五个小伙伴组成,我们是在一个类以的比赛(微额借款用户人品预测大赛)认识的,对数据挖掘竹热爱让我们走到了一起,以下是成员简介:姓名学校、学历比赛经历匚陈靖」中国科学技术大学研二天泡科学家总分第三,微额借贷用户人品预测大赛季军朱治亮浙江大学研二淘宝穿衣搭配比赛李军,微额借贷用户人品预测大赛李军质耀重庆邮电大学研二微额借贷用户人品预测大赛冠军匚赵蕊」重庆邮电大学研微额借贷用户人品预测大赛亚军黄伟鹏北京大学研一微额借贷用户人品预测大赛冠军解决方案概述2.1项目介绍与问题分析拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估厍户当前的信用状态,给每个告款人打出当前状态的信用分,在此基础上再结合新发标的信息,打出对于每个标约6个月内逾期率的预沨,为没资人提供关键的决策依据。本次竞赛目标是根据用户历史行为数据来颈测用户在六来6个月内是否会逾期还款的概率。问题转换成2分类问题,评估指标为AUC,从 Master, LogInfo, Update Info表中构建恃征,考虑评估指标为AUC,其本质是排序优化问题,所以我们在模型顶层融合也使用基于排序优化的 RANK AVG融合方法。2.2项目总体思路本文首先从数据清洗开始,介绍我们对缺失值的多维度处、对离群点的剔除方法以及对字符、空格等的处理;其次进行特征工程,包括对地理位置信息的特征构建、成交玉间特征、类别特征编码、组合特征构建、 Lpdatelnfo和 Log Info表的特征提取等;再次进行特征选择,我们采用了 boost, boost的训练过栏即对特征重要性的排序过程;然后处理类别的不平衡度,由于赛题数据出现了类不平衡的情况,我们采用了代价敏感学习和过采样两和方法,重点介绍我们所使用的过采样方法;最后一部分是模型设计与分析,我们采用了二业界广泛应用的逻辑回归模型、数据挖掘比赛大杀器 ghost.,创新性地揆索了large- scale sⅧm的方法在本赛题二的应用,玟得了不错的效果,此外还介绍了模型融合方、数据清洗3.1缺失值的多维度处理在征信领域,用户信总的完善程度可能会影响该层户的信用评级。一个信息完苦程度为100%的户比起完善程度为50%的用户,会更加容易官核通过并得到借款。从这一点亡发,我们对缺失值进行了多维度的分析和处理按列(属性)统计缺失值个数,进一步得到各列的缺失比率,下图(图1)显示了含有缺失值的属性和相应的缺失比率sing rate of Attributes图1.属性缺失比枣WeblogInfo_1和 WeblogInfo3的缺失值比率为97%,这两列属性基本不携带有用的信息,直接剔除。 Uscr Info_11、 Userinfo_12和 Uscr info_13的缺失值比率为63%,这三列属性是类别型的,可以将缺失值用-1垣充,相当于“是否缺失”当成另一种类别。其他缺失值比卒较小的数值型属性用中值填充按行统计每个样本的属性缺矢值个数,将缺失值个数从小到大排序,以序号为横坐标,缺失值个数为纵坐标,画出如下散点图(图2)test set16016014014C12012Cw9mczE100400060008000Order Numbe(sort ircreasinglyOrde Nt mber(sort increasing ly)图2.样本属性缺失个数对比 trainset和 testset上的样本的属性缺失值个数,可以发现其分有基本一致,但是trainset上出了几个缺失值个数特别多的样本(红框区域内),这几个样本可以认为是离群点,将其剔除另外,缺矢值个数可以作为一个特征,衡量用户信息的完善程度。3.2剔除常变量原始数据宁有190维数值型特征,通过计算每个数值型特征的标准差,剔除部分变亿很小的特征,下表(表1)列出的15个特征是标准差接近于0的,我们剔了这15维特征表1.剔除数值特征标准差属性标准差属性标准差属忾标准差Webloglnfo_10 0.0707 WeblogInfo_41 0.0212 Webloglnfo_490.0071Webloglnfo_23.0939 WeblogInfo_43 0.0372 Webloglnfo_5200512Webloglnfo_31.0828 Webloglnfo_44.0166 Webloglnfo_5400946Webloglnfo_32 0.0834 Webloglnfo_46.0290 WeblogInfo_5500331Webloglnfo_40.0666 Webloglnfo_47 0.0401 WeblogInfo_58006093.3高群点剔除在样本空间中与其他样本点的一般行为或特征不一致的点称为离群点,考虑到离群点的异常特征可能是多维度的组合,我们通过分析样本属性的缺矢值个数,剔除了极少量的离群点(见3.1节)此外,我们还采用了另外一种简单有效的方法:在原始数捶上训练ⅹ gboost,用得到的xgb模型输出特征的重要性,取最重要的前20个特征(如图3所示),统计每个栏本在这20个特征上的缺失值个数,将缺矢值个数大于10的样本作为离群点。ThrciParty Ifn PeriodIntrAparty nto HerodThrcPorty hfo Penod3ardiParty hfo Period?ThirdParty Info Penod图3.Xgb特征重要性通过这个方法,易除了400多个样水。这些样在重要特征上的取值是缺失的,会使得模型学习变得因难,从这个角度妖说,它们可以看成是离群点,应剔除掉。3.4其他处理(1)字符大小写转换Userupdate Info表宁的 Userupdate Info1字段,属性取值为英文字符,包含了大小写,如Q"和”qQ",很玥显是同一和取值,我们将所有字符统一转换为小写(2)空格符处理Mastor表中 UserInfo9字段的取值包含了空格字符,如“中国移动”和“中国移动”它们是同一种取值,需要将空格符去除。(3)城市名处理Userinfo_8包含有“重庆”、“重庆市”等取僬,它们实际上是同一个城市,需要把字符中的“市”全部去掉。去掉“市”之后,城市数由600多下降到400多。四、特征工程4.1地理位置的处理对地理位置信(类别型变量)最简单的处理方式是独热编码(one- hot encoding),但是这样会得到很高维的稀疏特征,影响糢型的学习,我们在独热编码旳基础上,做了特征选择。下面介绍具体的方法。赛题数据提供了用户的地挛位置信息,包括7个字段: Userinfo2、 Userinfo4、UserInfo7、 UserInfo8、 UserInfo I9、 UserInfo20,其中 UserInfo_7和 UserInfo19是省份信息,其余为城市信息。我们统计了每个省份和城市的违约率,下图以 Userinfo_7为例图1.省分违约率可视化图5可视化了每个省份的违约率,颜色越深代表违约率越大,其中违约率最大的几个省份或直辖市为四川、湖南、湖北、吉林、天津、山东,如下图所示:图5.违约深突出省份可视化因此我们可以构建6个二值特征:“是否为四川省”、“是否为湖南省”...“是否为山东省”,其取值为或1。其实这相当于对地理位置信息做了独热编码,然后保留其中有判别性的菜些列。这里 UserInfo_7何含32和取值,编码后可以得到32维的稀疏特征,而我们只保留其宇的6维以上我们是通过人工的分析方法去构延二值特征,在处理省份信息时还是匕较直观的,但是处理城市信息,比如 Userinfo2,包含了33个减市,就没有那么直观了。为了得到有判别性的二值特征,我们首先对 Userinfo2进行独热编码,得到333维的二值特征,然后在这333维稀疏特征上训练ⅹgb模型,再根据xgb输出的特征重要性刷选二值痔征,以下是选取到的部分二值特征(对应的城市):“淮纺市”、“九江市”、“三门峡市”、“汕头市”、“长春市”、“铁岭市”、“济菊市”、“成都市”、“淄博市”、“牡丹江市”。按城市等级合并类别型特征取值个数太多时,独热编码后得到太高维的稀疏特征,除了采用上面提到的特征选择方法外,我们还使用了合并变量的方法。按照城市等级,将类别变量合并,例如线城市北京、上海、广州、深圳合并,赋值为1,同样地,二线城市合并为2,三线城市合并为3>经纬度特征的引入以上对地理位置信息的处理,都是基于类别型的,我们另外收集了各个城市的经纬度,将城市名用经纬度替换,这样就可以将类别型的变量转化为数值型的变量,比如北京市,用经纬度(39.92,116.46)替换,得到北纬和东经两个数值型特征。加入经纬度后,线下的cross validation有千分位的提升。城市特征向量化我们将城可特征里的城市计数,并取Log,然后等值离散化到610个区间内。以下图为例,将 serino2这个特征里面的325个城市离散为一个6维向量。向量“100000”表示该城位于第一个区间。线下的 cross validation有千分位的提升。Loglui2 num)6.城市特征离散化地理位置差异特征如图8所示,1,2,1,6列郗是城市。那么我们构建一个城市差异的特征,比妇diff_12表示1,2列的城市是否相同。如此构建 diff l2,diff_14,diff_l6,diff_24,diff26,diff46这6个城市差异的特征。线下的 cross validation有千分位的提升。⊥aJse⊥nfa2 userinfo4 Userinfo7 Userinfo8 Userinfo19uer⊥nf。201C013郴州1C020惠州1C033零1c035深圳东东东东建东福建省10038济104连云港远言港带1C042德州1c043青岛聊拔东自聊城市46深圳汕广东广东省汕尾市105所多工新乡图7.地理位置差异样例4.2成交时间特征按日统计训练集中每天借贷的成交量,正负样本分别统计,得到如下的曲线图8,横坐标是日期(20131101至20141109),纵坐标是每天的借贷量。蓝色由线是违约的样本每天的数量(为了对比明显,将数量乘上了2),绿色曲线对应不违约的样本train set1200count o10008004002广外从20030350Date20131101~20141109图8.每日借贷量统计可以发现拍拍贷的业务量总体是在埤长的,而违约数量一开始也是缓慢增长,后面基本保持不变,总体上违约率是平稳甚至下降的。在横坐标300~350对应的日期区间,出现了些借贷量非鸴大的时间苄点,这些可能隐减着苿些信息,我们尚未挖掘出来。考虑到违约率跟时间线有关,我们将戒交时间的字段 Listinginfc傲了几种处理,一和是直接将其当做连续值特征,也就是上图对应的横坐标,另一和是离散化夂理,每10天作为一个区间,乜就是将日期0`10离散化为1,日期1120离散化为2.4.3类别特征的处理除了上面提到的对菜些类别特征进行特殊处理外,其他类别特征都做独热编码。44组合特征Xgboost的训练完成后可以输出特征的重要性,我们发现第三方数据特征ThirdParty Info Period XX”的 feature score比较大(见图3),即判别性比较高,于是用这部分特征构建了ξ合特征:将特征两两相除得到7000个特征,然后使用 boost对这7000多个特征单独训练模型,训练完成后得到特征重要性的排序,取其中top500个特征线下cv能达到0.73+的AUC值。将这500个特征添加到原始特征体系中,线下cv的AC值从0.777捉高到0.7833。另外,也组合了乘法特征(取对数):10g(x*y),刷选出其中的270多维,加入到原始特征休系中,单模型cv又提高到、0.785左右。4.5 Upadte Info表特征根据提供的修改信息表,我们从中抽取了用户的修改信息特征,比如:修改信息次数,修改信息时间到成交时间的跨度,每和信息的修改次数等等特征。46 LogInfo表特征类似地,我们从登录信息表里提取了用户的登录信息特征,比如登录天数,平均登录间隔以及每种操作代码的次数等47排序特征对原始特征中190维数值型特征接数值从小到大进行排序,得到190维排序特征。排序特征对异常数据有更强的鲁棒性,使得模型更加稳定,降低过拟合的风险。五、特征选择在特征工程部分,我们构建了一系列位置信息相关的特征、组合特征、成交时间特征、排序特征、类别稀疏侍征、 updateinfo和1 oginfo相关的特征等,所有特征加起来将近1500维,这么多维特征一方面可能会导致维数灾难,另一方面很容易导致过拟合,需要做降维处理,降维方法赏用的有如PCA,tSNE等,这类方法的计算复杂度比较高。并且根据以往经验,在数据挖掘类的匕赛中,PCA或t-SNE效果仨往不好。除了釆用降维算法之外,也可以通过特征选择来降低特征维度。特征选择的方法很多:最大信息系数(MIC)、皮尔森相关系数(衡量变量间的线性相关性)、正则化方法(L1,L2)、基于模型的特征排序方法。比较高效的是最后一种,即基于学习模型的特征排序方法,这种方法有一个好处:模型学习的过程和特征选择的过程是同时进行的,医此我们采用这和方法,基于 boost来做特征选择, xgboost模型洲练完成后可以输岀特征的重要性(见3.3图),据此我们可以保留TopN个特征,从而达到特在选择的目的。

MATLAB中文论坛信号处理版资深版主的倾情之作，语音信号处理领域的大手笔。作者宋知用，中科院从事信号处理的相关研究工作30余年，在信号、语音方面颇有建树，可以说在中国，没有人比宋老师和他的同事们更早从事信号处理方面的工作。北京航空航天大学出版社出版了这本饱含宋老师30多年工作经验的书，可谓是不可多得的资源。

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华为C++语言编程规范，内部资料se语言编程规范内部公开目录0说明前言代码总体原则与语言编程规范的关系规范实施、解释术语定义1常量62初始化和类型转换声明、定义与初始化类型转换3函数12内联函数函数参数函数指针4类...14类的设计构造、赋值和析构继承重载5作用域、模板和C+其他特性..25作用域模板其他6资源分配和释放287异常与错误处理33异常错误处理策略8标准库369程序效率语言特性的性能分级语言的性能优化指导华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开0并发4511风格48标小符命名与定义排版注释文件组织12可移植性(兼容性).4913全球化52多语言输入输出单一版本时区夏令时14业界编程规范和书籍55业界编程规编程指南《编程规范条规则、准则与最佳实践》《微软一站式示例代码库》扩展学习材料华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开语言编程规范0说明前言随着业务的发展和产品架构的演进,越来越多的传统电信产品使用C++语言,很多新型产品更是把C+作为首选。C艹继承于C,包含C的所有特性,同时又增加了新语言特性,如面向对象、泛型设计等。目前C-+使用现状是:基础技能薄弱,陷入很多误区,不能很好地发挥C++的作用。为了帮助团队合理使用C-+,规避语言陷阱,特制定本规范代码总体原则毘C语言编稈一样,C++编稈遵循通用原则:1、清晰第一。清晰性是易于维护、易于重构的程序必需只备的特征。2、简洁为美。简洁就是易于理解并且易于实现。3、选择合适的风格,与代码原有风格俣持一致。除此之外,C+编程还应该注意以下方面1、正确使用C+面向对象技术使得程序结枃清晰、简单,提高了代码的重用性,但又隐藏了很多內部实现细节,内存模型复杂,不小心会误入陷阱,比如:拷贝构造函数,赋值操作符,析构函数,重载等为了简化代码,改善代码结构,提髙编程效率,一些团队引入新特性和第三方库,如:模板技术、STL、Bost等,由于缺乏足够的理解,使用中屡次发生问题,比如对达代器( Iterator)使用不当导致功能失常,甚至稈序崩溃。所以,必须深入理解C艹+对象布局、內存模型等,了解编译器背后所做的处理,才能在编程中知道如何止确使用2、安全高效跟其他流行的高级语言、脚本语言相比,C艹+运行速度快,天然适合开发核心通信部件,但是这些部件对稳定性的要求非常高,不容许发生异常、失效以及崩溃。C艹-具有直接操作硬件、访问內存的能力提供了指针、地址运算等灵活特性,稈序员可以仟意发挥,增加了出锖的几率。所以在追求速度与灵峾性的冋同时,一定要注意保持程序的健壮性。在増强代码稳定性过桯中,程序员通常采用i-else等防御式编程,使得代码非常臃肿,可适当采用RAIⅠ、智能指针等技术华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开与语言编程规范的关系本文在《华为技术有限公司C语言编程规范》(简称C规范)基础上,通过详细阐述如何规避C++语言复杂性,避免C+-的低级错误,确保有效使用C-+语言特性,代码易于维扩。C规范里面相同的内容,夲规范不再重复。例如头文伻、变量、表达式、代码编辑与编译、可测试性安全性、单元测试等章节经过审妉,完全适合C+,本规范不再重复。标识符命名与定义、注祥、排版与柊式等内容也适合C++,仅仅添加了少量的C+特有的规则和建议,合并成风格一章;涵数章节增加了內联函数、函数参数等内容;可移植性増加了64位以及C艹+专冇的薮据转换等內容;质量保证也符合C艹+的需要,将资源分配和释放部分C艹特有的内容编写成单独章节;宏、常量也符合C++,考虑到C++普遍使用 cons t,增加了常属性( const)章节。新増初始化和类型转换,类,作用域、模板与C艹-其他特性,异常与错误处理,并发,全球化等C艹特有的内容本规范和C规范有沖突的地方,以本规范为准。规范实施、解释本规范制定了编写C+语言程序的基本原则、规则和建议。木规范适用于公司内使用C++语言编码的所有软件。本规范自发布之日起生效,对以后新编写的和修改的代码应遵守本规范本规范由软件工稈体系发布和维护。实施屮遇到问题,可以到论坛http://hi3ms.huaweicom/group/1735/threads.htmi上讨论。在某些情况下需要违反本规范给出的规则时,相关团队必须通过一个正式的沇程来评审、决貪规则违反的部分,个体程序员不得违反本规范中的相关规则。术语定义原则:编程时必须坚持的指导思想规则:编程时强制必须遵守的约定。建议:编程时必效加以考虑的约定说明:对此原则/规则/建议进行必要的解释。示例:对此原则/规则/建议从好、不好两个方面给出例子。延伸阅读材料:建议进一步阅读的参考材料。常量不变的值更易于理餡、跟踪和分析,所以应该尽可能地使用常量代替变量,定义值的时侯,应该把 const作为默认的选项规则1.1使用 const常量取代宏华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开说明:宏是简单的文本替换,在预处理阶段时完成,运行报错时直接报相应的值;跟踪调试时也是显示值,而不是宏名;宏没有类型检查,不安全;宏没有作用域。示例defi: e MAX MSISDN LEN(20)//不好的例子const int MAX MSISDN LEN=20;/好的例子规则1.2一组相关的整型常量应定义为枚举说明:之所以使用枚举,基于:●枚举比# define或 const int更安全,因为编译器会检查参数值是否是否位于枚举取值范围内,从而避免错误发生。示例//好的例子enum DayofWeek( sunday, monday, tuesday, wednesday, thursday, friday, saturday)ienum Ccloriblack, blue, whiter red, purp_e]BOOL CclorizeCalendar (DayofWeek today, Color todays Color)Coorizeca1 endor(b1ue, sunday);//编译报错,1ue和 Sunday位置错误//不好的例子:const int sunday=0iconst int monday= 1const int b⊥acKconst int blueBOOL CclorizeCalendar (int today, int todays ColorCoorizecalendar(blue, sunday);//不会报错当枚举值需要对应到具体数值时,须在声明时昰示赋值。否则不需要昰式赋值,以避免重复赋值,降低维护(增加、朋除成员)工作量示例好的例子:s协议里定义的设备I值,用于标识设备类型cnum TDcv-cclypcDEV UNKNOWN --l,DEV DSMP 0DEV工SMGDEV WAPPORTAL=2程序内部使用,仅用于分类的情況,不应该进行显式的赋值。示例/好的例子:程序中用来标识会话状态的枚举定义enum TSessionstateSESSION STATE INITISESSTON STATE CTOSEDSESSION STATE WA工TING●应当尽量避免枚举值亘复,如必须重复也要用己定义的枚举来修饰,例如:typed f enumRTCP SR 200,RTCP MIN TYPE RTCP SR//must be lowest known typeRTCP RR华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开RTCP SDES= 202RTCP BYE203,RTCP APP204,RTCP RTPFB=205RTCP PSEB =206/RTCP XR207RTCP RSI =208RTCP PUBPCRTS =209RTCP MAX TYPF= RTCP PUB PORTS //must be highest known typertcp type ti规则1.3不相关的常量,即使取值一样,也必须分别定义说明:一个常量只用来表示一个特定功能,即一个常量不能有多种用途。示例:/好的例子:协议和协议B,于机号( (MSISDN)的长度都是20。unsigned const int. A MAX MST SDN LEN0;unsigned const int B MAX MSI SDN LEN 20//或者使用不同的名字空间namespace alibunsigned const int MAX MSISDN LEN=20;namespace blibunsigned const int MAX MSISDN LEN =20建议1.1尽可能使用 const说明:在声明的变量或参数前加上关键字 const用于指明变量值不可被篡改。类成员函数加上 const限定符表明该函数不会修改类成员变量的状态使用 const常见的场景:函数参数:传递引用时,如果函数不会修改传入参数,该形参应声明为 const。成员函数:访问函数(如get函数):不修改任何数据成员的函数:未调用非 cons t函数、未返回数据成员的非 const指针或引用的函数。数据成员:如果数据成员在对象构造之后个再发生变化,可将其定义为 cons t。2初始化和类型转换声明、定义与初始化规则2.1禁止用 memcpy、 memset初始化非POD对象说明:PO全称是“ Plain0 ld Data”,是C++98标准(ISO/IEC14882, first edition,19980901)中引入的一个概念,POD类型主要包括int,char, float, double, enumeration,woid,指针等原始类型及其集合类型,不能使用封装和面对对象特性(如用户定义的构造/赋值/析构函数、基类、虚函数等)。华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开由于非P0D类型比如非集合类型的 class对象,可能存在虚函数,内存布局不确定,跟编译器有关,滥用内存拷贝可能会导致严重的问题即使对集合类型的 class,使用直接的内存拷贝和比较,破坏了信息隐蔽和数据保护的作用,也不提倡memcpy、 memset操作示例:×××产品程序异常退出( corc dump)。经过现场环境的模似,程序产生 COREDUMP,其原因是:在初始化函数内使用 memset(this,0,sizeof(*this))进行了类的初始化,将类的虚函数表指针被清空,从而导致使用空指针。解决方案:使用C艹构造函数初始化,不要便用 memset函数初始化类对象建议2.1变量使用时才声明并初始化说明:变量在使用前未赋初值,是常见的低级编程错误。使用前才声明变量并同时初始化,非常方便地避免了此类低级错误。在函数开始位置声明所有变量,后面才使用变量,作用域覆盖整个函数实现,容易导致如下问题:程序难以理解和维护:变量的定义与使用分离变量难以合理初始化:在函数丌始时,经常没有足够的笮息进行变量初始化,往往用某个默认的空值(比如零)来初始化,这遥常是一种浪费,如果变量在被赋于有效值以前使用,还会导致错误。遵循变量作用域最小化原则与魷近声明原则,使得代码更容易阅读,方便了解变量的类型和初始值特别是,应使用初始化的方式替代声明再赋值示例:不好的例子:声明与初始化分离string name;//声明时未初始化:调用缺省构造函数nane=" zhangsan";//再次调用赋值操作符函数;声明与定义在不同的地方,理解相对困难好的例子:声明与初始化一体,理解相对容易string name(" zhangsan");//调用一次构造函数建议2.2避免构造函数做复杂的初始化,可以使用“init”函数说明:正如函数的变量都在函数内部初始化一样,类数据成员最好的初始化场所就是构造函数,数据成员都应该尽量在构造函数中初始化以下情况可以使用init(函数来初始化:需要提供初始化返回信息。数据成员初始化可能抛异常。●数据成员初始化大败会造成该类对象初始化失败,引起不确定状态数据成员初始化依赖this揞针:构造凶数没结束,对象就没有构造出来,构造凶数內不能使用this成员数据成员初始化需要调用虚函数。在构造函数和析构函数中调用虚函数,会导致未定乂的行为示例:数据成员初始化可能拋异常:cl ass CPPRule华为机密,未经许可不得扩散第页共页se语言编程规范内部公开publicCEPRule(): size (0), res (null)i//仅进行值初始化long init (int size)//根据传入的参数初始化size,分配资源resr vateint siResourceptrx res//使用方法CPPRule ait(100)建议2.3初始化列表要严格按照成员声明顺序来初始化它们说明:编译器会按照数据成员在类定义中声明的顺序进行初始化,而不是按照初始化列表中的顺序,如果打乱初始化列表的顺序实际上不起作用,但会造成阅读和理解上的混淆;特别是成员变量之间存在依赖关系时可能导致BUG示例://不好的例子:初始化顺序与声明顺序不一致class Emp-oyeepublic:Employee(const charx firstName, const charx lastNamefirstName (firstName), lastName (lastName)r email (firstName.+-astName t huawei. com)ipr-vate:string email, firstName lastName类定义emai1是在 firstName, lastName之前声明,它将首先初始化,但使用了未初始化的ratNam和 lastName,导致错误。在成员声明时,应按照成员相互依赖关系按顺序声明。建议2.4明确有外部依赖关系的全局与静态对象的初始化顺序说明:如果全尻对象A的成员变量有外部依赖,比如依赖另外一个全局变量B,在A的构造函数中访问B,隐含的规则就是B先于A初始化,然而全局与静态对象的初始化与析构顺序未有严格定义,无法确保B已经完成初始化,而每次生成可执行程序都可能发生变化,这类BUG难以定位。通常采用单件( Singleton)模式或者把有依赖关系的全局对象放在一个文件中定义来明确初始化顺序冋一个文件屮,若全局对象a在全局对象b之前定义,则a一定会在b之前初始化;但是不同文件中的全局对象就没有固定的初始化顺序。可以在main0或 pthread once(内初始化一个运行期间不回收的指针类型转换避免使用类型分支来定制行为:类型分支来定制行为容易出错,是企图用C+编写C代码的明显标志。这是一种很不灵活的技术,要添加新类型时,如果忘记修改所有分支,编译器也不会告知。使用模板和虚函数,让类型自己而不是调用它们的代码来决定行为。华为机密,未经许可不得扩散第页共页

用BP神经网络做分类器，提取信号的五个特征，并对信号进行识别。

二维码识别系统 ，使用MATLAB，可以自动生成二维码以及相应的解析二维码的信息，系统成熟

用matlab编写的二维最大熵和最小交叉熵实现图像的分割，之后再用灰度值进行图像增强。

根据随机森林的原理实现的matlab代码，里面有非常详细的注释，几乎每行都有，针对分类问题，可以运行，可以根据需要，修改到自己的算法中。