编译器 深度

#define LOGE(fmt, ...) do { \ char *buf = (char*)malloc(1024); \ if (buf) { \ char *file; \ memset(buf, 0, 1024); \ file = (char*)strrchr(__FILE__, '/ ......

关于编译形状和字体文件 AutoCAD 2018 Help | About Compiling Shape and Font Files | Autodesk 可以定义、创建和编译形状和字体文件，以便在图形中使用自定义符号和文本字体。 形状是像块一样使用的对象。块比形状更通用，更易于使用和插入。但是 ......

深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo ......

二叉树的最大深度 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 【思路】 方法 ......

1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......

并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......

1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......

1、下载JD-GUI JD-GUI下载地址 2、下载完成后，解压压缩包即可，双击打开JD_GUI 3、新版m1芯片mac可能会出现如下报错 4、解决办法： 4.1 右键点击JD-GUI，点击显示包内容 4.2 进入Contents/MacOS文件夹，打开universalJavaApplicatio ......

​【关键词】 Openssl 、静态检查、scoped 【问题描述1】 华为ide编译报错，提示invalid openssl exit code：3221225781% openssl genrsa 4096，该如何解决？ ​ 【解决方案】 方法一：在华为ide的目录resources\app\e ......

Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......

在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......

1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......

views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......

在 Linux 下安装 make 命令通常非常简单，但具体步骤可能会根据你所使用的 Linux 发行版略有不同。以下是针对一些常见发行版的安装步骤： Ubuntu/Debian 系统: 在 Ubuntu 或 Debian 系统中，你可以使用 apt 包管理器来安装 make。首先打开终端，然后运行以 ......

3.2 实现ILP的基本编译技巧 指令调度和循环展开 为了尽可能避免流水线的停滞，可以寻找指令间的依赖关系并重叠不相关指令序列。 循环展开可以减少分支指令次数，使用不同的寄存器来避免不必要的约束，更多的指令也可以更方便进行指令调度。但是需要调整循环终止和迭代代码。 所有这些转换背后的关键需求是理解一 ......

Fast Framework 作者 Mr-zhong 代码改变世界.... 一、前言 Fast Framework 基于NET6.0 封装的轻量级 ORM 框架 支持多种数据库 SqlServer Oracle MySql PostgreSql Sqlite 优点： 体积小、原生支持微软特性、流畅A ......

循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......

作用:告诉编译器该变量是容易发生变化的，不能对该变量进行优化，每次取值都必须从内存中取值而不是直接去取之前在寄存器中的值 例子： Volatile int a=20,b,c; b=a; C=a; 代码执行流程如下; B=a;先从a的内存中取值存放到寄存器，再把寄存器的值给存到b的内存 C=a;把寄存 ......

编译常见错误提示 1.[Error] expected ';' before 'cout'。在cout前面，缺少一个分号。 2.[Error] 'b' was not declared in this scope。未定义变量名b。 3.[Error] stray '\243' in program\ ......

在跨平台开发场景下，MinGW为那些习惯于使用GNU工具（例如gcc、gdb、make等）的开发者提供了一个便利：它允许他们在Windows平台上使用相同的工具链。这种做法有助于保持在不同操作系统间的开发一致性。此外，当某个应用依赖于Unix系统下的特定库，而这些库在Windows下没有直接的替代品 ......

尝试自己编译下oceanbase 的obproxy 并记录下一些问题，目前是暂未编译成功，因为是openssl 版本包的问题 环境说明 基于了Rocky Linux release 8.8, 同时obproxy 使用了4.2.1 版本的 构建参考命令 这个官方已经提供了，主要就是init debug ......

安装 pip install pyinstaller 执行 pyinstaller --onefile xxxxx.py 会在当前文件的同级目录生成dist文件夹，可执行文件就在里面 ......

解决方法：把build包删除，让系统重新生成 ......

总结 1.入栈时是从高地址到低地址。 2.对函数进行编译时，形式参数和实在参数的存储方式不同，形参是顺序存储，从低地址到高地址，而实参是逆序存储，从高地址向低地址存储。 3.数据入栈时，会提升数据类型。 如图。若数据是短整型，会提升到长整型；若是浮点型，则会提升到双精度型。 4.栈中，高地址存放数据 ......

前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......

向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......

SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......

主要记录一些开源软件的跨平台编译 1.mgba：一个性能比较强的gba模拟器，支持SDL跟QT linux编译： mkdir build cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/usr .. make sudo make install 不过不知道为啥 ......

首先，我学会了如何在Linux系统中安装Vim。虽然大多数Linux发行版都预装了Vim，但我还是决定亲手编译安装，以便更好地理解这个编辑器。通过源代码编译的方式，我深入了解了Vim的组成结构和依赖关系，这为我后续的学习打下了坚实的基础。 Vim的编辑模式是初学者常常感到困扰的地方，但也是它独特之处 ......

上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......