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【虚幻引擎|UE】TArray在C++中的使用

简介 TArray 类似于STL的vector，可以自动扩容，因为提供了相关操作函数，所以当作队列、栈、堆来使用也很方便，是UE4中最常用的容器类。其速度快、内存消耗小、安全性高。...值 //Init(const ElementType& Element, SizeType Number) IntArray.Init(10, 5); 增删改查 注意：成员函数通常都有多个重载，代码中我仅列举部分常用的重载函数原型...Args) InitArray.Emplace(3); 两者区别 多数效果相同，细微区别： Add（或 Push）将元素类型的实例复制（或移动）到数组中。...Emplace 使用给定参数构建元素类型的新实例。 总体而言，Emplace 优于 Add，因其可避免在调用点创建无需临时变量。...在FString中，此为忽略大小写的词典编纂比较。 稳定排序。 可自定义比较器。

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Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用

前言 填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在...Windows版本的libtorch，这下就节省了我们编译Pytorch的时间，直接可以拿来使用，只要稍微配置一下就可以在Windows跑起libtorch了，没有想象中那么多的步骤，大可放心。...下文中使用的代码和之前在Ubuntu中使用的完全相同，我们不需要进行修改。 同样，首先，我们在官网下载适合于Windows的libtorch，因为稳定版出来了，所以我们可以直接拿来使用。...simnet.exe放到一个文件夹中，这时，我们点击simnet.exe就可以直接运行了： 后记 libtorch在WIndow端的使用也不是很复杂，我们根据运行环境不同下载不同版本的libtorch...(CPU和GPU)，然后使用cmake配置后，利用VS进行编译就可以直接使用，其中遇到的问题大部分时环境的问题，我们的代码并不需要修改，是可以跨平台的，我也在VS2015和VS2017中进行了测试，都是可以的

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c++反转链表中m位置到n位置的元素_环形数组最大子数组

给定一个由整数数组 A 表示的环形数组 C，求 C 的非空子数组的最大可能和。 在此处，环形数组意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。...（形式上，当0 = 0 时 C[i+A.length] = C[i]） 此外，子数组最多只能包含固定缓冲区 A 中的每个元素一次。...3 示例 2： 输入：[5,-3,5] 输出：10 解释：从子数组 [5,5] 得到最大和 5 + 5 = 10 示例 3： 输入：[3,-1,2,-1] 输出：4 解释：从子数组 [2,-1,3...] 得到最大和 2 + (-1) + 3 = 4 示例 4： 输入：[3,-2,2,-3] 输出：3 解释：从子数组 [3] 和 [3,-2,2] 都可以得到最大和 3 示例 5： 输入：[-2,-...3,-1] 输出：-1 解释：从子数组 [-1] 得到最大和 -1 题解 求前缀和，对于每一个j,找到[j – k,j)中最小的sj,所以可以想到使用滑动窗口求解。

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【虚幻引擎|UE4】TArray在C++中的使用

简介TArray 类似于STL的vector，可以自动扩容，因为提供了相关操作函数，所以当作队列、栈、堆来使用也很方便，是UE4中最常用的容器类。其速度快、内存消耗小、安全性高。...Element值//Init(const ElementType& Element, SizeType Number)IntArray.Init(10, 5);图片增删改查注意：成员函数通常都有多个重载，代码中我仅列举部分常用的重载函数原型...Args)InitArray.Emplace(3);两者区别多数效果相同，细微区别：Add（或 Push）将元素类型的实例复制（或移动）到数组中。Emplace 使用给定参数构建元素类型的新实例。...（内部使用元素的==判断）IntArray.Remove(20)//原{1,20,3,20} 新{1,3}RemoveSingle删除匹配的首个元素IntArray.RemoveSingle(20)/...在FString中，此为忽略大小写的词典编纂比较。稳定排序。可自定义比较器。

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链表----在链表中添加元素详解--使用链表的虚拟头结点

在上一小节中关于在链表中头部添加元素与在其他位置添加元素在逻辑上有所差别，这是由于我们在给链表添加元素时需要找到待添加元素位置的前一个元素所在的位置，但对于链表头来说，没有前置节点，因此在逻辑上就特殊一些...为了针对头结点的操作方式与其他方式一致：接下来我们就一步一步引入今天的主题--使用虚拟头结点。 首先来看看之前的节点结构--第一个是头结点 ?  ...则dummyHead节点变为了0这个节点（头结点）的前置节点，则现在所有节点都有了前置节点，在逻辑可以使用统一的操作方式。...size = 0; } （3）改进之前的add（int index,E e）方法，之前对在头结点添加元素单独做了处理（if-else判断），如下： 1 //在链表的index(0--based...LinkedList() { 43 dummyHead = new Node(null, null); 44 size = 0; 45 } 46 47 //获取链表中的元素个数

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【C++】STL容器——探究不同 种类＆在STL中的使用方式（15）

前言 大家好吖，欢迎来到 YY 滴C++系列 ，热烈欢迎！...本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： 引言： 在C++系列P15中，我们发现sort函数的迭代器参数出现了[RandomAccessIterator]这是什么呢？...让我们继续来探讨吧~ 一.查看STL使用文档时发现"迭代器分为许多种类" 如下文图所示： 二.容器与不同迭代器的关系 不难发现，其实迭代器分为许多种类，不同种类的迭代器由容器的底层结构决定，查阅资料后发现大概能分为以下三类...forward_list/unordered_xxx 双向（bidirectional） list/map/set 随机（random） vector/string/deque 下面是我们查阅文档所得的资料...: 三.容器在使用含迭代器参数相关函数时的注意点 根据迭代器种类来说：单向是双向的一种特殊情况，双向是随机的一种特殊情况 所以总体迭代器兼容程度是【随机>双向>单向】

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在Spring Bean实例过程中，如何使用反射和递归处理的Bean属性填充？

其实还缺少一个关于类中是否有属性的问题，如果有类中包含属性那么在实例化的时候就需要把属性信息填充上，这样才是一个完整的对象创建。...另外是填充属性信息还包括了 Bean 的对象类型，也就是需要再定义一个 BeanReference，里面其实就是一个简单的 Bean 名称，在具体的实例化操作时进行递归创建和填充，与 Spring 源码实现一样...在 applyPropertyValues 中，通过获取 beanDefinition.getPropertyValues() 循环进行属性填充操作，如果遇到的是 BeanReference，那么就需要递归获取...当把依赖的 Bean 对象创建完成后，会递归回现在属性填充中。这里需要注意我们并没有去处理循环依赖的问题，这部分内容较大，后续补充。...当遇到 Bean 属性为 Bean 对象时，需要递归处理。最后在属性填充时需要用到反射操作，也可以使用一些工具类处理。

3.3K20

Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

Python 的 NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。...性能考虑：对于非常大的数组，尤其是在性能敏感场景下使用时，应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此，在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。

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C++在使用Qt中SLOT宏须要注意的一个小细节

大家都知道C++虚函数的机制，对于基类定义为虚函数的地方，子类假设覆写，在基类指针或者引用来指向子类的时候会实现动态绑定。...但假设指针去调用非虚函数，这个时候会调用C++的静态绑定，去推断当前的指针是什么类型，就去运行哪个类型的函数。...这个使用方法事实上就是指针去调用了基类的方法，由方法的扩展之后扩展到虚函数的地方，指针继续使用了动态绑定特性进行查找虚函数表，通过理解为函数扩展，这样的理解似乎能够简单的多。...但在使用Qt的SLOT的时候，会出现一个问题须要注意，就是在connect的时候，你给当前的子类对象child设置了SLOT宏，但这个宏也在基类中实现过，举个样例 Class Base : public...say这个函数，而且认为既然不是虚函数，没什么须要操心的，你可能会去用Child去连接别的对象，心理还在想着Base中say的实现方法（由于我记得我当初链接信号的时候写是在Base中写的，而且我如今没实用指针和引用

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c语言random函数在vc,C++ 中随机函数random函数的使用方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 C++ 中随机函数random函数的使用方法 一、random函数不是ANSI C标准，不能在gcc,vc等编译器下编译通过。...随机数生成器总是以相同的种子开始，所以形成的伪随机数列也相同，失去了随机意义。(但这样便于程序调试) 2、C++中另一函数srand()，可以指定不同的数(无符号整数变元)为种子。...0到最大随机数的任意整数，最大随机数的大小通常是固定的一个大整数。...通常rand()产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的，这是有意这样设计的，是为了便于程序的调试。...三、按要求设置概率 比如要设置一个10%的概率问题，我们可以采取rand()函数来实现，在if条件句判断里，用rand()得到的值%一个设定的值，再与另一个值做“==”运算。

3.8K20

【react-dnd使用总结一】拖放完成后获取放置元素在drop容器中的相对位置

工具函数-根据元素的起始位置和最终位置，计算相对于某元素的位置 export interface IPosition { left: number; top: number; } /** *...根据元素的其实位置和最终位置，计算相对于某元素的位置 * @param initialPosition 拖动元素相对于屏幕左上角的起始位置（偏移量） * @param finalPosition 拖放完成后当前节点相对于屏幕左上角的位置...finalX) - dropTargetPosition.left; return { left: newXposition, top: newYposition, }; }; 在drop...回调函数中 drop(target: any, monitor: DropTargetMonitor) { console.log(target, monitor); const position...= getCorrectDroppedOffsetValue( monitor.getInitialSourceClientOffset(), // 拖动元素相对于屏幕左上角的起始位置（偏移量

4.1K10

【SLAM】开源 | 使用深度学习的方法替换ORBSLAMv2中的特征提取算法，可以在TX2上达到实时

英国皇家理工学院 论文名称：GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM 原文作者：Jiexiong Tang 本文提出了一种基于学习的特征点和描述子提取算法...GCNv2是基于一个为三维射影几何而训练的网络GCN的改进版本。GCNv2被设计用于生成类似于ORB的特征描述子和特征点的算法，其可以很容易的替代ORB特征在ORB-SLAMv2中。...GCNv2可以显著的提升GCN的计算速度，并且不像GCN只能应用于桌面系统。经过本算法改善的ORB-SLAMv2，可以实时运行在嵌入式设备Jetson TX2。...实验结果表明，经过重新训练后的GCNv2网络精度和GCN基本相当， 并且提取的特征鲁棒性足以应用于无人机的控制。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...，就可以根据独立的特征，估计相关的回归系数。

1.5K30

《高效R语言编程》7--高效优化

软件配置 需要使用C++编译器，安装方法取决于操作系统，Linux：一般安装了R就会安装了；Mac：Xocode；Windows：Rtools，与版本要对应。...哪个索引是TRUE which() 将因子转换成数值 逻辑AND与OR &和|是向量化的，非向量版本的&&和||，只在必要情况下执行第二个条件，注意不要使用它们操作向量。...is.na与anyNA 想了解一具向量是否包含任何缺失值，anyNA()更高效。 矩阵 数据框中提取行比矩阵中慢约150倍。...稀疏矩阵 仅保存非0对象 并行计算 library(parallel) detectCores() # 8 apply函数的并行版本 parapply() 等，多了一个cl函数指定CPU个数。...Rcpp C++是一个现代、快速并具有较强支持度的语言，包含各种库。Rcpp提供了一个友好的API，编写高性能代码，C++中瓶颈的典型是地址循环与递归函数。

1.3K40

【技术白皮书】第三章 - 3： 事件信息抽取的方法

事件抽取在自然语言处理中具有重要的实用价值。在使用深度学习对事件提取任务建模之前，研究了事件提取中的联合学习方法。如下图所示，该方法在第一阶段根据候选触发器和实体识别触发器和元素。...它使用递归神经网络将事件识别和论点角色分类结合起来。构建的局部特征包括文本序列特征和局部窗口特征。输入文本由单词向量、实体向量和事件元素组成。...此外，这些方法不能在不同的事件类型之间共享信息，不能独立地学习每种类型，这不利于仅使用少量标记数据的事件提取。...对于情况B，从单词嵌入中提取的词汇级特征对触发器分类和元素分类分别提高了18.8%和8.5%。这是因为基线仅使用离散特征，因此它们存在数据稀疏性，无法充分处理触发器或元素未出现在训练数据中的情况。...仅当W的依存树中存在与wi相连的对应关系的一条边时，该向量的每个维度的值才设置为1。

1.6K20

【技术白皮书】第三章：文字表格信息抽取模型介绍——实体抽取方法：NER模型（上）

在一维特征向量空间中，两个不同的单词具有完全不同的表示形式，并且是正交的。分布式表示表示低维实值密集向量中的单词，其中每个维度表示一个潜在特征。...在PubMed数据库上使用skip-gram模型对Bio-NER中的单词表示进行训练。这本词典包含了600维向量中的205924个单词。...当合并常见的先验知识（例如地名录和词性）时，结果系统的性能优于仅使用单词级表示的基线。...他们提出了另一种离线训练的词汇表示法，可以添加到任何神经系统中。词汇表示是用120维向量计算每个单词的，其中每个元素用实体类型编码单词的相似性。...CNN基本框架如下图所示，句子经过 embedding 层，一个 word 被表示为 N 维度的向量，随后整个句子表示使用卷积（通常为一维卷积）编码，进而得到每个 word 的局部特征，再使用最大池化操作得到整个句子的全局特征

1.1K20

在C++中反射调用.NET（二） 定义数据接口 绑定委托方法 使用SOD DTO 对象 将.NET对象转换到C++结构体为何不使用序列化的问题

反射调用返回复杂对象的.NET方法 定义数据接口 上一篇在C++中反射调用.NET（一）中，我们简单的介绍了如何使用C++/CLI并且初步使用了反射调用.NET程序集的简单方法，今天我们看看如何在C++...虽然方法返回的是IUserInfo，但是对于我们的C++程序端来说，它并不知道IUserInfo这个接口对象，因为此接口没有在C++程序端定义，C++程序也没用引用它所在的.NET程序集，所以我们在反射调用...”成员，要在C++中使用字符串类型，必须在C++文件中包含下面的头文件： 如果不是 MFC应用程序，包含下面这个： #include 否则，需要包含这个头文件： #include...为何不使用序列化的问题 在进行分布式跨平台调用的时候，序列化常常作为一个有效手段被大量使用，但是我们的应用有几个特点: 1，没有分布式，在进程内进行不同语言平台调用； 2，不知道反序列化的类型，因为C+...+没有直接引用任何.NET框架自身之外的.NET程序集； 3，序列化需要使用反射，而我们本来已经在反射了，会加重负担； 除此之外，使用序列化还会有额外的工作： 4，使用序列化会要求被调用端进行额外的封装

2.9K70

与机器学习算法相关的数据结构

在需要无限扩展数组的情况下，可以使用可扩展数组，如C++标准模板库(STL)中的向量类。Matlab中的常规数组具有类似的可扩展性，可扩展数组是整个Python语言的基础。...通常，顶部的最高排序值是从堆中提取的，以便对列表进行排序。与树不同，大多数堆只是存储在数组中，元素之间的关系仅是隐式的。 堆叠 堆栈被定义为“先进后出”，一个元素被推到堆栈顶部，覆盖前一个元素。...例如，libAGF库使用递归控制语言将二进制分类推广到多类。特殊字符用于重复前面的选项，但由于该语言是递归的，因此该选项必须取自相同的层级或更高级别。这是通过堆栈实现的。...队列在实时编程中非常有用，因此程序可以维护要处理的作业列表。集合由非重复元素的无序列表组成。如果您添加了一个已经在集合中的元素，则不会有任何更改。...更复杂的数据结构也可以由基本结构组成。考虑一个稀疏矩阵类。在稀疏矩阵中，大多数元素为零，并且仅存储非零元素。我们可以将每个元素的位置和值存储为三元组，并在可扩展数组中包含它们的列表。

2.4K30

一文介绍CNNRNNGANTransformer等架构 ！！

想象一下，假设我们有一张手写数字的照片，希望计算机能识别出这个数字。CNN的工作原理是在图像上应用一系列滤波器，逐渐提取出越来越复杂的特征。...最常见的池化类型是最大值池化，它从像素的一个小邻域中选择最大值。 全连接层：这些层与传统神经网络中的层类似。它们将一层中的每个神经元与下一层中的每个神经元连接起来。...总之，RNN是一种用于处理顺序数据的神经网络，它每次处理一个元素的信息，利用递归连接来“记忆”前一个元素的信息。递归层允许网络处理整个序列，使其非常适合语言翻译、语音识别和时间序列预测等任务。...解码器：解码器采用编码器生成的上下文向量，逐个元素生成输出序列（目标文本）。解码器通常是一个递归神经网络或Transformer，与编码器类似。...它根据前面的单词和上下文向量中包含的信息预测目标序列中的下一个单词，从而依次生成输出序列。 在训练期间，解码器接收真实的目标序列，其目标是预测序列中的下一个单词。

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Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读，训练更快的RNN

为了更好理解，请参考下图： 接下来，我们基于池化功能（将在下一节中讨论）使用额外的内核库，以获取类似于LSTM的门控向量： 这里，*是卷积运算；Z是上面讨论的输出（称为“输入门”输出）；F是使用额外的内核库...因此，如果我们使用kernel_size = 2，我们将得到类似LSTM的方程式： 池化组件 通常，合并是一种无参数的函数，可捕获卷积特征中的重要特征。对于图像，通常使用最大池化和平均池化。...但是，在序列的情况下，我们不能简单地获取特征之间的平均值或最大值，它需要有一些循环。因此，QRNN论文提出了受传统LSTM单元中元素级门控体系结构启发的池化功能。...最简单的选项是“动态平均池化”，它仅使用了“忘记门”（因此称为f-pooling）： ⊙是逐元素矩阵乘法。它以忘记门为参数，几乎等于输出的“移动平均值”。...使用QRNN构建seq2seq 在基于RNN的常规seq2seq模型中，我们只需使用编码器的最后一个隐藏状态初始化解码器，然后针对解码器序列对其进行进一步修改。

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