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腾讯面经汇总--C++后端
1,引用实际是通过指针实现的。 2,引用是一个常量指针。 3,引用在内存中占4个字节。 4,在对引用定义时,需要对这个常量指针初始化。 5,因为在在表达式中,使用引用实际上就像使用变量本身一样,所以直接用sizeof是得不到引用本身的大小的。
范中豪
2021-12-17
1.6K0
C++文件读写
在C++中,所有的输入输出操作大部分都继承自 ios_base 基类,详细的继承体系如下图所示
范中豪
2021-05-27
1.1K0
C++知识概要
综上: 栈区(stack) — 由编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等其操作方式类似于数据结构中的栈 堆区(heap) — 一般由程序员分配释放,若程序员不释放,程序结束时可能由 OS(操作系统)回收。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式倒是类似于链表 全局区(静态区)(static) — 全局变量和静态变量的存储是放在一块的,初始化的全局变量和静态变量在一块区域,未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。程序结束后由系统释放 文字常量区 — 常量字符串就是放在这里的。程序结束后由系统释放 程序代码区 — 存放函数体的二进制代码
范中豪
2021-05-27
1.1K0
C++中使用sort对常见容器排序
C++ STL 标准库中的 sort() 函数,本质就是一个模板函数。该函数专门用来对容器或普通数组中指定范围内的元素进行排序,排序规则默认以元素值的大小做升序排序,除此之外我们也可以选择标准库提供的其它排序规则(比如std::greater降序排序规则),甚至还可以自定义排序规则。
范中豪
2021-05-24
2.6K0
C++多态
在 C++ 程序设计中,多态性是指具有不同功能的函数可以用同一个函数名,这样就可以用一个函数名调用不同内容的函数。在面向对象方法中,一般是这样表述多态性的:向不同的对象发送同一个消息,不同的对象在接收时会产生不同的行为(即方法);也就是说,每个对象可以用自己的方式去响应共同的消息所谓消息,就是调用函数,不同的行为就是指不同的实现,即执行不同的函数。换言之,可以用同样的接口访问功能不同的函数,从而实现“一个接口,多种方法”。在C++中主要分为静态多态和动态多态两种,在程序运行前就完成联编的称为静态多态,主要通过函数重载和模板实现,动态多态在程序运行时才完成联编,主要通过虚函数实现。
范中豪
2021-05-19
1.8K0
后台开发:核心技术与应用实践--线程与进程间通信
进程在多数早期多任务操作系统中是执行工作的基本单元。进程是包含程序指令和相关资源的集合,每个进程和其他进程一起参与调度,竞争 CPU 、内存等系统资源。每次进程切换,都存在进程资源的保存和恢复动作,这称为上下文切换。进程的引入可以解决多用户支持的问题,但是多进程系统也在如下方面产生了新的问题:进程频繁切换引起的额外开销可能会严重影响系统性能。
范中豪
2021-04-01
1.4K0
后台开发-核心技术与应用实践--TCP协议
为使不同计算机厂家的计算机能够互相通信,国际标准化组织 ISO 1981 年正式推荐了一个网络系统结构一一七层参考模型,也叫作开放系统互连模型。
范中豪
2021-03-18
4510
后台开发:核心技术与应用实践 -- 编译与调试
编译与链接的过程可以分解为4个步骤:分别是预处理(Prepressing )、编译(Compilation )、汇编(Assembly )和链接(Linking ),一个helloworld的编译过程如下:
范中豪
2021-03-16
7550
后台开发:核心技术与应用实践 -- C++
本书介绍的“后台开发”指的是“服务端的网络程序开发”,从功能上可以具体描述为:服务器收到客户端发来的请求数据,解析请求数据后处理,最后返回结果。
范中豪
2021-03-08
1.3K0
Effective C++笔记
20. 宁以pass-by-reference-to-const替换pass-by-value
范中豪
2021-03-05
8090
LeetCode 1
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/play-with-chips
范中豪
2020-06-02
4970
JavaWeb高级编程(下篇)
JSP标签语法中包含一些简写可以帮助轻松编写JSP。这些简写中第一个就是taglib指令。
范中豪
2020-02-18
1.2K0
计算机中使用的数理逻辑学习笔记
BDD在计算机中的存储时,每个节点对应一个三元组:(变量名称,指针1,指针2) 其中,变量名称指定变量,指针1,指针2分别指定,当前变量取值分别为0或1时,应该指向的节点。
范中豪
2020-02-11
2.1K0
工程优化学习笔记
对于凸规划 $ min f(x) $ $ s.t. g_i(x) \leq 0, i=1,2,L,m $
范中豪
2020-02-11
3590
MobileNet
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
范中豪
2019-12-02
4520
图像局部特征提取
图像特征可以包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰。图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系。
范中豪
2019-09-30
2.9K0
基本图像操作和处理(python)
PIL提供了通用的图像处理功能,以及大量的基本图像操作,如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。
范中豪
2019-09-10
1.3K0
深度学习-数学基础
目前主要有两种度量模型深度的方式。第一种方式是基于评估架构所需执行的顺序指令的数目。假设我们将模型表示为给定输入后,计算对应输出的流程图,则可以将这张流程图中的最长路径视为模型的深度。另一种是在深度概率模型中使用的方法,它不是将计算图的深度视为模型深度,而是将描述概念彼此如何关联的图的深度视为模型深度。在这种情况下,计算每个概念表示的计算流程图的深度可能比概念本身的图更深。这是因为系统对较简单概念的理解在给出更复杂概念的信息后可以进一步精细化
范中豪
2019-09-10
7690
AD预测论文研读系列1
开发并验证一种深度学习算法,该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD、轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果,并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较
范中豪
2019-09-10
5220
DenseNet 论文阅读笔记
研究表明,如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接,那么,该网络可以显著地加深,变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方式将每个层与其它层连接地密集卷积网络(DenseNet)
范中豪
2019-09-10
6210
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