深度学习编译器第3页

【C语言】词法陷阱与缺陷之二：字符和字符串表示详解

对于采用ASCII字符集的编译器而言，字符'a'的整数值为97（十进制）或0141（八进制）。字符用单引号'括起来，如'a'、'1'、'\n'等。1.2.多字符常量某些C编译器允许在一个

byte轻骑兵·2024-09-12 10:28

Java 类型擦除机制详解

类型擦除是指在编译时，Java编译器会将泛型类型转换为原始类型（rawtype），并删除或替换与类型参数相关的类型信息。换句话说，在编译后的字节码中，泛型的具体

项目笔记与工具库·2024-09-12 09:25

力扣LeetCode-栈和队列

P.J.PlaugerSTL由P.J.Plauger参照HPSTL实现出来的，被VisualC++编译器所采用，不是开源的。

流忆，留宜·2024-09-12 08:18

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，

青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

是否具有原子性，对编译器有什么影响？什么情况下一定要用 volatile，能否和 const 一起使用？

目录1.volatile的作用2.是否具有原子性3.对编译器的影响4.volatile的使用场景5.volatile和const的组合1.volatile的作用防止编译器优化：volatile告诉编译器

松小白song·2024-09-12 06:38

struct 和 union 的区别？

一个struct变量的总长度是其所有成员的长度之和，且通常会根据编译器的内存对齐规则进行适当调整。union：union中的所有成员共享同一段内存空间。一个union变量的长度等于其最长成员的长度。

-Max-静-·2024-09-12 06:07

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

Protocol Buffer编译器安装

本文翻译自ProtocolBufferCompilerInstallationProtocolBufferCompilerInstallation如何安装protocolbuffer编译器尽管不是强制性的

雪域迷影·2024-09-12 03:22

编译器与解释器：核心差异与实际应用

目录1.编译器：从源代码到机器代码2.解释器：即时执行3.联系：代码的执行4.区别：性能与灵活性5.现代软件开发中的应用6.结论在软件工程的世界里，代码的执行方式多种多样，其中最常见的两种方式是通过解释器和编译器

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:57

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结

Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

C语言结构体大小计算

结构体内偏移规则1、每个成员的偏移量都必须是当前成员所占内存大小的整数倍如果不是编译器会在成员之间加上填充字节。2、当所有成员大小计算完毕后，编译器判断当前结构体大小

Polo1004·2024-09-11 23:25

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

高斯小哥·2024-09-11 21:34

【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）

介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符

醉酒柴柴·2024-09-11 21:32

C语言要点归纳

C编译器带一个编辑器，提供编写、管理、开发与测试程序的环境，有时也称为“集成开发环境（IDE）”。在UNIX或Linux上，最常用的的文本编辑器是vi，也可以使用emacs编辑

ChenK21_idea·2024-09-11 21:57

Python打包工具

核心功能是其使用Python实现的与CPython兼容的编译器，直接将Python代码编译为二进制。虽然编译后的代码执行更快，但不能

开源技术·2024-09-11 20:26

yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距

技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距

毕设宇航·2024-09-11 18:07

【机器学习】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现

个人主页：空白诗文章目录一、引言二、深度学习在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一

空白诗·2024-09-11 18:36

深度学习算法，该如何深入，举例说明

深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。

liyy614·2024-09-11 14:12

python基础学习

第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python

agente·2024-09-11 12:27

机器学习和深度学习区别

机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低

Ven%·2024-09-11 11:47

基于深度学习的基因组数据分析

基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

系统架构风格

所有架构风格汇总如下：类别架构风格名常考关键字及实例简介数据流批处理传统编译器，每个阶段产生的结果作为下一阶段的输入，区别在于整体。

Vincer_DB·2024-09-11 10:42

基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战

在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。

逼子歌·2024-09-11 10:09

Rust 语言从入门到实战唐刚--学习笔记01

安装Rust编译器套件MacOS或Linux，执行：curl--proto'=https'--tlsv1.2-sSfhttps://sh.rustup.rs|sh按提示操作Windows系统（WSL中/

zhanglz888·2024-09-11 01:08

atomic nonatomic assign retain copy strong weak 介绍

atomic和nonatomic用来决定编译器生成的getter和setter是否为原子操作。atomic设置成员变量的@property属性时，默认为atomic，提供多线程安全。

weixin_30493321·2024-09-10 20:07

iOS——atomic、nonatomic、assign、_unsafe_unretain

atomic和nonatomic在iOS开发中，当你定义一个属性时，编译器会自动为你生成一个带下划线的成员变量（实例变量）以及对应的getter和setter方法。

糸师凛·2024-09-10 19:30

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。

逼子歌·2024-09-10 18:49

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

LeetCode LCR147.最小栈

代码：classMinStack{public:MinStack(){//自定义类型编译器会去调用相关构造}voidpush(intx){_st.push(x);if(_minst.empty()||x_st

A.A呐·2024-09-10 17:08

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

volatile 关键字

volatile关键字在编程中,尤其是在C和C++语言中,用于指示编译器一个变量可能会在程序的执行期间被意外的更改,因此每次使量的时候都必须从原始的内存位置读取它的值,而不是使用缓存中的值。

经常发呆的柴犬·2024-09-10 13:13

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

交叉编译内核驱动

第一部分龙芯交叉编译环境搭建1)上传压缩包至Linux2)创建安装目录/data/toolchain(必须使用此目录，否则交叉编译器脚本无法使用)$mkdir-p/data/toolchain3)将压缩包解压到

zhaizhaizhu·2024-09-10 11:38

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

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