- 授权协议: BSD
- 开发语言: C/C++
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: http://actor-framework.org/
- 软件文档: http://www.actor-framework.org/manual/
软件介绍
CAF —— C++ actor 模型框架,借鉴了 erlang 和 akka 的actor思想。使用C++现代编程规模实现。特点是:轻量级、分布式、简单、可适应以及无锁。
下载和构建:
git clone https://github.com/actor-framework/actor-framework cd actor-framework ./configure make make install [as root, optional]
示例代码:
#include <string>
#include <iostream>
#include "caf/all.hpp"
using namespace std;
using namespace caf;
behavior mirror(event_based_actor* self) {
// return the (initial) actor behavior
return {
// a handler for messages containing a single string
// that replies with a string
[=](const string& what) -> string {
// prints "Hello World!" via aout
// (thread-safe cout wrapper)
aout(self) << what << endl;
// terminates this actor
// ('become' otherwise loops forever)
self->quit();
// reply "!dlroW olleH"
return string(what.rbegin(), what.rend());
}
};
}
void hello_world(event_based_actor* self, const actor& buddy) {
// send "Hello World!" to our buddy ...
self->sync_send(buddy, "Hello World!").then(
// ... wait for a response ...
[=](const string& what) {
// ... and print it
aout(self) << what << endl;
}
);
}
int main() {
// create a new actor that calls 'mirror()'
auto mirror_actor = spawn(mirror);
// create another actor that calls 'hello_world(mirror_actor)';
spawn(hello_world, mirror_actor);
// wait until all other actors we have spawned are done
await_all_actors_done();
// run cleanup code before exiting main
shutdown();
}
推荐系统与深度学习
黄昕、赵伟、王本友、吕慧伟、杨敏 / 清华大学出版社 / 2019-1-1 / 65.00元
本书的内容设置由浅入深,从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者,还是有一定经验的从业人员,相信都能从本书的不同章节中有所收获。 区别于其他推荐算法书籍,本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术,包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用,并给出了相关的实践代码;除了在算法层面讲解推荐系统的实现,还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建.一起来看看 《推荐系统与深度学习》 这本书的介绍吧!
