如何通过C++开发实现人工智能和机器学习功能？

#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/platform/env.h>

int main() {
  // 创建一个TensorFlow会话
  tensorflow::Session* session;
  tensorflow::NewSession(tensorflow::SessionOptions(), &session);

  // 定义计算图
  tensorflow::GraphDef graph_def;
  tensorflow::ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(), "model.pb", &graph_def);

  // 加载模型到会话中
  session->Create(graph_def);

  // 输入数据
  tensorflow::Tensor input(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1, 784}));
  // 填充输入数据...

  // 执行前向计算
  std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
  session->Run({{"input", input}}, {"output"}, {}, &outputs);

  // 处理输出结果...
}

#include <iostream>
#include "decision_tree.h"

int main() {
  // 创建决策树分类器
  DecisionTreeClassifier clf;

  // 加载训练数据
  std::vector<std::vector<float>> X = {...};
  std::vector<int> y = {...};

  // 训练模型
  clf.fit(X, y);

  // 预测新样本
  std::vector<float> sample = {...};
  int predicted_label = clf.predict(sample);

  std::cout << "Predicted label: " << predicted_label << std::endl;

  return 0;
}

#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
  // 设置并行线程数
  omp_set_num_threads(4);

  // 并行计算
  #pragma omp parallel for
  for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
    // 计算任务...
  }

  std::cout << "Parallel computation completed" << std::endl;

  return 0;
}