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javascript & c++ - v8pp 实现解析

v8 和 node.js 的流行让 js/ts 相关的脚本开发也慢慢走入像游戏业务开发这些领域, 本文主要从 v8pp 的实现出发, 让读者熟悉极大提高 v8 易用性, 提供诸如像c++类导出到javascript等功能的 v8pp 的同时, 也对怎么在c++ 中嵌入式的使用 v8 虚拟机有个基础的了解. 依赖v8本身完备的实现和提供的基础对象, c++ & v8 的跨语言中间件的实现复杂度大幅度下降, 除了因为 js 本身使用 prototype 设计带来的一定程度的理解成本和机制转换成本外, 其他部分都会比像 python 等的跨语言中间件来得简单, 从代码量上来说, v8pp 的代码量也远少于笔者之前剖析过的 pybind11. 从某种层面来说, 基于 v8 的跨语言中间件, v8本身提供的机制解决了绝大部分问题, 剩下的一小部分问题, 是需要 v8pp 本身来解决的.

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值班离岗智能识别监测系统

值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术,值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态(睡岗或者离岗),值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间,立即抓拍存档提醒。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。

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