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C语言 深度探究具有不定参数的函数

C语言 深度探究具有不定参数的函数 ✨博主介绍 前言 C语言 stdarg.h 示例 ta的原理 函数传参数的本质 _INTSIZEOF(n) 其他宏 练习 实现printf 点击直接资料领取 ✨博主介绍...注：这里使用的IDE为 vs2022 至于如何实现不定参数的函数呢？...5、这里我们必须传入一个确定的参数作为第一个参数，因为 va_start 需要一个确定的参数初始化。...运行结果： ta的原理 函数传参数的本质 C语言是最接近汇编的一门语言，函数传参的本质到底是什么，简单一句话 ——将参数压栈，如何你有汇编的经历的话，就知道如果要给一个过程传入参数就需要你提前将传入的参数压入栈中...如果我们得到了第一个参数的地址，那么我们可以根据参数的所占空间来确定下一个参数的地址，那么我们不就是获取了下一个参数的值了吗？C语言也是这样想的。

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策略模式：处理不同策略具有不同参数的情况

策略模式确实在处理不同策略需要不同参数的情况下会显得有些复杂。然而，这并不意味着策略模式不能在这种情况下使用。有几种可能的解决方案： 1....使用上下文来传递参数：你可以在上下文中存储需要的参数，并在需要的时候传递给策略对象。这通常需要在策略接口中添加一个接受上下文的方法。 2....使用参数对象：如果一个策略需要多个参数，你可以创建一个参数对象（或结构体）来包含所有的参数，并将其作为一个单一的参数传递给策略。 4....将参数嵌入到策略中：如果某些参数是在策略创建时就已知的，你可以在创建策略对象时将这些参数嵌入到策略中。这通常需要在策略的构造函数中添加相应的参数。 5....使用函数参数：在某些语言中，你可以使用函数参数来实现策略模式。这样，你可以为每个策略提供不同的参数。 以上都是处理这个问题的可能方法，选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景。

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日本小哥如何使用深度学习和TensorFlow种黄瓜?

Makoto Koike那一生致力于提供鲜脆黄瓜的父亲就很为他那些仍带有细刺的扎手黄瓜感到自豪。颜色鲜艳又直又粗并且有许多刺的黄瓜被认为是高档的，可在市场上要价更高。...Makoto Koike（中间）和他的父母在自家黄瓜农场 ◆ ◆ ◆ 深度学习的众多用途 Makoto试用机器学习来分选黄瓜的创意最初来自一个完全不同的应用实例：谷歌阿尔法狗与世界顶尖职业围棋手对弈。...◆ ◆ ◆ 黄瓜分选系统的设计 下图是Makoto设计的黄瓜分选机的系统图解。该系统以Raspberry Pi 3为主控制器用一架相机为每根黄瓜拍照。...黄瓜分选机的系统图解 Makoto 采用了名为DeepMNIST for Experts的TensorFlow示例代码，经过一些对卷积层，池化层和最后一层的微调后，改变网络设计以适应黄瓜图像的像素格式和黄瓜分选的等级数...我还可以试着改变神经网络的各种设置、参数和算法来看看这些如何提高准确度。我已经迫不及待地想试用了。”

1.2K40

CMU 研究人员开源“PolyCoder”：具有 2.7B 参数的基于机器学习的代码生成器

LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。...其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。...尽管大规模的代码语言模型取得了巨大成功，但最强大的模型还没有向公众提供。这限制了该领域对资源匮乏的公司的研究，并阻止了在资源充足的公司之外使用这些模型。...由于不同的编程语言共享可比较的关键字和特征，多语言模型可以实现更好的泛化，正如多语言模型对真实语言和代码的有效性所证明的那样。...在“PolyCoder”的总称下，该团队提出了三个参数范围从 160M 到 2.7B 的此类模型。 首先，团队在训练和评估设置方面对 PolyCoder、开源模型和 Codex 进行了比较和对比。

1.5K10

TensorFlow 全网最全学习资料汇总之TensorFlow的技术应用【4】

，AI告诉你一根优秀的黄瓜应该具备什么素质 ?...一根优秀的黄瓜应该具备什么素质？相信这是很多人不可描述的问题，而对于黄瓜农场主而言，同一个品种的黄瓜可以根据颜色、刺、体态等因素分成9类，但分检工作对于人来说恰好是一个枯燥繁琐的过程。 ?...一位日本农场主 Makoto 为解决这一难题，利用TensorFlow制作了一款黄瓜分类机，通过机器就能够完成黄瓜的分类工作，但识别准确率目前只有70%，Makoto 目前正打算使用谷歌的云机器学习（Cloud...Machine Learning）平台，来进一步改善他的黄瓜分类机。...风格迁移（Style Transfer）是深度学习众多应用中非常有趣的一种，如图，我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上，但原始的风格迁移的速度是非常慢的。

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腾讯第一次种黄瓜，又长又直，还拿了奖

每周（周一）提供上个礼拜不同的黄瓜价格，并将黄瓜质量分A、B、C等级。 可持续发展性20%——能源利用效率、CO2用量、用水效率、已注册的农药使用量。...首先我们都不是种植黄瓜的专家，其次关于黄瓜的资料也都很少，所以我们也将种植西红柿等的资料作为参照。我们团队里AI侧成员和农业专家来回讨论了三四十回来制定策略。...从结果来看当初的策略很正确，在最后冲刺了一下产量。 AI科技大本营：黄瓜的质量是怎样评定的？有哪些标准？...答：这是一次全新的探索与尝试。人工智能技术在现代农业生产全阶段的渗入，对推进农业的自动化、信息化和智能化，提升农业生产的质量与效率具有重要意义，但技术发展和应用并非一蹴而就。...产后：品质检测、优化物流 在产后阶段，具有计算机视觉的机械臂可进行农产品售前品质检测、分类和包装等工作；用大数据分析市场行情，可帮助农产品电商运营，引导企业制定更灵活准确的销售策略；通过人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型

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字符串的相关操作

问题在于你对这个问题的态度。 小闫语录： 事情本身是很客观的存在，是因为人的主观意志附加，才让你我感到喜怒哀乐。有时并不是事情不放过你，而是你不放过你自己。 ?...字符串的相关操作 切片 切片，顾名思义，就是将要操作的对象的一部分或者全部进行截取。字符串、列表和元组都支持切片。...如果还是难理解，那么就类比咱们切黄瓜，不要尾部，我们会将尾部切掉，这个过程就是切片，从切的位置开始，到最尾部结束。...切片的语法： [起始:结束:步长] # 如： >>>'hello world'[0:2:1] >>> he 截取是从起始位置的下标开始，到结束位置下标的前一位停止。是左闭右开区间，结束位置不包含。...步长表示的是选取间隔。例如：从开始将 1234以步长为2取值，取到 13。 有一种特殊的情况，就是是步长为 -1的时候，代表字符串从后向前，按步长为1进行取值。

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腾讯智慧农业再发力：联办国际温室种植大赛、与农科院成立联合实验室

在仿真器中，我们每次都仿真黄瓜约6个月的生长过程，记录AI每次的动作，各种资源的消耗，包括水、电、二氧化碳等，以及黄瓜的收成情况，这样AI就知道怎样的决策会获得怎样的奖励。...通过不停地探索和学习，AI也在不断优化自己的决策网络和各种静态参数。在探索学习中，我们会引进很多随机决策，所以AI能寻找出一些超越人类知识的决策。...当探索和学习逐渐收敛后，我们就把同样的决策网络和静态参数直接部署到真实的自动温室中进行种植。 从仿真到真实温室种植是非常有挑战的。...最初两周左右的净利润是负的，因为这时我们一直在消耗资源，温室也在折旧，却没有黄瓜收成。大概从第三周开始有黄瓜收成，于是亏损逐渐缩小。...AI的优势和未来发展 我们的AI在设计阶段就具有终身学习能力。这里展示的是我们的AI如何通过和仿真器以及真实温室的交互过程进行终身学习。

1.3K40

话说 类加载过程 第二篇

我没有指定parent呀 为什么不是null呢 我们自定义类加载器继承了ClassLoader,new MyClassLoader()的时候会先走类加载器的构造 // 无参构造 调用了2个参数的构造...第一道菜是土豆炖牛腩，第二道菜是拍黄瓜 如果是你，你会怎么做？...最容易些想到的是这样： 准备土豆->准备牛腩->放锅里->看着它炖熟了->盛出来->准备黄瓜->拍黄瓜->倒酱汁->拍黄瓜做好了 但是我们一般不会这么做，我们跟cpu一样聪明： 我们会这样做： 准备土豆...->不是->准备黄瓜->拍黄瓜->倒酱汁->拍黄瓜做好了->在做拍黄瓜的过程中你肯定会看着土豆牛腩，防止干锅，如果拍黄瓜过程中土豆牛腩好了，你会先停止拍黄瓜，先去把牛腩捞出来（不然土豆块成土豆汤了），然后再去拍黄瓜...7.乱序执行 02 合并写的概念： 拿生活中的例子就是，小强的土豆炖牛肉好了，可以放上桌让别人吃了，但是他觉得，这顿饭拍黄瓜跟土豆炖牛肉一起吃才能称之为“一顿饭”，注意这里一顿饭在cpu中可以对应一个数据

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腾讯牌番茄，新鲜上市！

腾讯牌黄瓜吃过没？ 没吃过很正常，我也没吃过 。...这是2018年腾讯AI Lab的专家们，在世界顶级农业大学荷兰瓦赫宁根大学（下称WUR）举办的首届国际人工智能温室种植大赛中，通过农业AI培育出的高产、高性价比的黄瓜。...但真实种植数据的积累成本高昂，因此我们联合国内外顶尖农学组织针对温室常见作物黄瓜和番茄打造了两款高精度、高吞吐的作物仿真器供参赛队伍使用。...“iGrow类型的智慧种植方案具有自动智能、因时制宜、高效精准等特点，先用IoT传感器按分钟或小时的高频密度，采集空气/土壤温湿度、二氧化碳浓度和光合有效值等多种环境数据。...我相信在不久的将来，我们能够真正打造出具有“中国特色”的AI+农业解决方案，从产学研用一体化生态建设中，共同探索智慧农业的未来。 到时候腾讯牌番茄、黄瓜还有其他的腾讯牌农产品，大家想怎么吃就怎么吃！

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卷积层

假设输入图像（输入数据）为下图中右侧的5×5 矩阵，其对应的卷积核（亦称卷积参数）为一个3 × 3 的矩阵。同时，假定卷积操作时每做一次卷积，卷积核移动一个像素位置，即卷积步长（stride）为1。...类似地，在步长为1时，如图b至图d所示，卷积核按照步长大小在输入图像上从左至右自上而下依次将卷积操作进行下去，最终输出3 × 3 大小的卷积特征，同时该结果将作为下一层操作的输入。 ?...此外，卷积操作中有两个重要的超参数：卷积核大小和卷积步长。合适的超参数设置会对最终模型带来理想的性能提升。...当然，不仅如此，检测颜色、形状、纹理等等众多基本模式的滤波器（卷积核）都可以包含在一个足够复杂的深层卷积神经网络中。...通过“组合”这些滤波器（卷积核）以及随着网络后续操作的进行，基本而一般的模式会逐渐被抽象为具有高层语义的“概念”表示，并以此对应到具体的样本类别。颇有“盲人摸象”后，将各自结果集大成之意。 end

1.6K90

TF-char10-卷积神经网络CNN

最左边的原始输入信息称之为输入层：众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入讯息。输入的讯息称为输入向量 最右边的神经元称之为输出层：讯息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。...输出的讯息称为输出向量 中间的称之为隐藏层：输入层和输出层之间众多神经元和链接组成的各个层面。如果有多个隐藏层，则意味着多个激活函数 ?...上面神经网络的特点： 具有多层隐藏层 层与层之间是全连接的结构 同一层的神经元之间没有连接 卷积 左边是输入（7*7*3中，7*7代表图像的像素/长宽，3代表R、G、B 三个颜色通道） 中间部分是两个不同的滤波器...参数计算 假设输入节点是n，输出节点是m 权值张量W包含的参数量是n*m 偏置张量b包含的参数量是m 全连接层总的参数是n*m+m 设置TF的显存使用方式 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...3通道输入，2个卷积层 卷积核具有相同的大小k，步长s，填充设定等值 步长 感受野密度是通过移动步长Strides来确定的。步长就是感受野每次移动的长度单位。 ?

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腾讯初探AI+农业 获国际AI温室种植大赛亚军

在长达半年多的比赛中，iGrow队历经编程马拉松、黄瓜种植挑战和总决赛，一路披荆斩棘，最终取得“AI 策略”单项第一名、总分第二名的优秀成绩。...尽管本次比赛为环境相对可控、较易标准化的温室黄瓜生产，但计算机模拟如何有效迁移到真实的农业种植中，依然是一大技术挑战。...iGrow团队种出的“标致“黄瓜 与传统的人工种植相比，人工智能的优势在于，它能对种植过程进行全局优化。...产后：品质检测、优化物流 在产后阶段，具有计算机视觉的机械臂可进行农产品售前品质检测、分类和包装等工作；用大数据分析市场行情，可帮助农产品电商运营，引导企业制定更灵活准确的销售策略；通过人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型...人工智能技术在现代农业生产全阶段的渗入，对推进农业的自动化、信息化和智能化，提升农业生产的质量与效率具有重要意义，但技术发展和应用并非一蹴而成。

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用GPT-2做个“姥爷”！57行代码给《瑞克和莫蒂》写新剧集

我们还能通过调整decoding方法的参数来进一步提升输出的质量。Hugging Face的帖子里有关于不同方法解码的更多概述9。...，top_p允许后面生成词语数量的动态增加或减少，num_returned_sequences参数负责输出多个相互独立的样本以供进一步筛选和评估（在我们的案例出只输出了一组样本）。...你是莫蒂没什么好羞耻的。快把腌黄瓜翻过来。 现在我们的输出看起来更像样了。尽管模型还会输出一些不合逻辑甚至无意义的语句，但新模型配合解码方法能够解决问题。...不巧的是，由于模型受到网络数据文本的训练，有时会生成具有伤害性的、粗鲁的、暴力的或者带有歧视性意味的用词。...模型生成的故事还能被进一步润色，借助其他具有更多高级功能的模型，解码方法甚至语言预测构架，都能让故事变得更精彩。 欢迎大家到Github测试和查看关于此项目的更多信息。

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互联网巨头农业版图争夺战②——腾讯能后来居上吗？

AI种黄瓜、智能施水肥 种菜，腾讯是认真的。 图中的黄瓜是由腾讯人工智能实验室人工智能Lab团队的成员协同国内外农业专家和学生，使用人工智能技术在荷兰一间温室里种植出来的。...2018年，世界顶级农业大学WUR（荷兰瓦赫宁根大学）举办了一场国际人工智能温室种植大赛，希望借助农业AI技术培育出高产、高性价比的黄瓜。...2019年，来自腾讯AI Lab的专家们交出种黄瓜的答卷：先用摄像头或传感器收集数据，然后用算法来设定温度、光照量、二氧化碳浓度、湿度等参数，给黄瓜的生长提供适应的温室环境。...从AI种植小黄瓜、小番茄等腾讯AI Lab的对外合作来看，研发技术解决农业问题，联合其他拥有先进技术的事农企业和团队，帮助企业孵化，建立相关项目合作，是腾讯AI Lab的主要任务。...挑战重重也前景广阔 我国农业具有市场空间大、产业落后、信息不对称、大规模分散的用户、交易环节较长、交易成本高等特点，总体产业效率和升级的速度远远落后于二三产业。

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【腾讯】借助AI+农业、能源、水资源，为地球环境挑战提供新方案

这本书，介绍了我们如何通过AI技术去应对这些挑战，同时展示我们在AI+环保的新布局，与碳中和规划有着密切的关系。...网大为表示： 在腾讯，当我们从更广泛的意义上谈论地球的未来时，我们更多思考的是如何应用技术来应对地球最大的挑战。我们认为，人工智能为地球挑战提供了一个可能的革命性方案，其中包括碳中和探索。...我相信，未来人工智能还将突破以往的发展范式，以一个更有韧性的、可持续数千年的方式，来重新建构地球。这也是我们践行‘科技向善’的关键所在。 书里究竟讲了啥？...AI+农业 书里，介绍了鹅厂科学家们是如何通过人工智能技术，成功培育了黄瓜、小番茄，并做成一盘凉拌黄瓜和梅渍小番茄的。 通过人工智能，可以有效帮助提升农作物的产量和更合理地规划农作物的生产种植。...火电厂具有庞大、复杂的基础设置，需要通过电厂系统、机组人员紧密的配合以保证火电厂安全。 AI技术能更好地帮助改造火电厂。

65930

论文推荐：使用三维卷积进行自监督的3D点云预测

这些 3D 点云广泛用于众多机器人和自动驾驶任务，如定位、物体检测、避障、映射、场景解释和轨迹预测。一个典型的 LiDAR 传感器每秒生成大约 10 个这样的点云。...此属性提供了以自监督的方式训练点云预测的潜力，不需要进行昂贵的标记，并且还可以在线评估其性能，仅在未知环境中具有很小的时间延迟。...高维和稀疏的 3D 点云数据使点云预测成为一个尚未完全探索的具有挑战性的问题。可以通过将预测的未来场景流应用到最后接收到的扫描或生成一组新的未来点来估计未来点云。...这种方法联合估计未来范围内图像和每个点的分数，以确定多个未来时间步长的有效或无效点。并通过使用跳过连接和圆形填充的来获取环境的结构细节，并提供比其他最先进的点云预测方法更准确的预测。...当前的点云(右上角)和预测未来5个点云。对应时间步长的真值点用红色表示，预测点用蓝色表示。 这种方法允许用较少的参数预测未来不同大小的详细点云从而优化训练和推断时间。

39210

带你十分钟看懂机器学习与 TensorFlow(GDD 2017)(附视频中字)

谷歌开发者大会(Google Developer Day)是一个年度性的、在世界范围内的举办的、由众多讲座课程组成的技术教育和产品信息分享大会。...让我展示一些TensorFlow的应用实例。因为有各种各样的问题，这很好的展示它作为框架具有的灵活性。 ? 谷歌翻译曾经使用逐词翻译的模型，一句句的短语，其性能仅此而已。...照片后面他的儿子，使用建了黄瓜自动分类器，使用TensorFlow Arduino Controller以及Raspberry Pi。 他通过属于九个类别的七千根黄瓜样本训练模型。...这之前每次黄瓜收获后，他母亲需要用10个小时进行这项分类工作。 他说"我想把分类工作交给AI来做，这样我们可以把更多精力放在培育好的黄瓜上"。...在 playground.TensorFlow.org 上，有很有趣的不同神经网络架构和参数的演示。你可以试着改变层或神经元的数量，改变特征、学习率等。通过处理简单分类问题，了解神经网络的工作原理。

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