这里遵循了社区的习惯译法“移动”，学过 C++ 的读者可能比较熟悉了；对使用其他语言的读者来说，要特别注意这里的“移动”在语义上并非像真实生活中那样简单地挪动物品的位置，而是涉及一个非常重要的概念——所有权。在这个语义下，你可以把它理解为将值从一个所有者移交给另一个所有者，这里的重点是对所有权的转移，而所有权是 Rust 的核心概念。——译者注
在C++编程中，我们经常需要比较两个或多个值以找出其中的最大值。幸运的是，C++标准库为我们提供了max函数，它能够方便地比较两个值并返回较大的一个。不仅如此，通过适当的重载和模板技术，max函数还可以用于比较自定义类型和容器中的元素。在这篇博客中，我们将深入探讨C++中max函数的用法、技巧以及需要注意的事项。
R语言为其他的语言提供了很多接口，其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。此工具包中有四个核心的包：RcppArmadillo使得线性代数的引入语法更加接近matlab；RcppEigen 高优化的线性代数计算；RInside实现在C++中调用R代码；RcppParallel基于Rcpp实现计算的并行运算。我们首先看下包的安装：
但上述情景似乎难以兼顾：只要指向值的指针仍然存在，释放这个值就必然会让这些指针悬空。几乎所有主流编程语言都只能在两个阵营中“二选一”，这取决于它们从中放弃了哪一项。
在过去的几个月中，大型语言模型(LLMs)得到了广泛的关注，吸引了全球开发者的兴趣。这些模型为正在开发聊天机器人、个人助理和内容创作的开发者带来了令人兴奋的前景。LLMs带来的可能性在开发者|人工智能|自然语言处理社区引发了热潮。
当使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行并行计算时，我们可以利用GPU（图形处理器）的强大性能来加速各种应用程序。
Hello亲耐的小伙伴们！新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程，不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议，例如：把需要用到的包明确写出来，中间过程不要省略，增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们，同时向上几期的不尽人意之处表示歉意，我会继续努力哒！
前言： 对于SVM的了解，看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解，比如线性分类器，和求凸二次规划中用到的高等数学知识。然而SVM最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法：SMO算法（当然还有很多别的算法。libsvm使用的是SMO，SMO算法也是最高效和简单的），还有松弛变量。。毕设答辩在即，这两个难点只能拖到后面慢慢去研究了。
在前面的章节中，我们已经学习了 C++ 模板的概念。C++ STL（标准模板库）是一套功能强大的 C++ 模板类，提供了通用的模板类和函数，这些模板类和函数可以实现多种流行和常用的算法和数据结构，如向量、链表、队列、栈。
对于那些需要小型且可能是非连续的数据块（或突发）以及频繁变化的元数据的应用程序，突发输入/输出（BurstIO）提供了满足这些要求的数据传输容器和接口。这个接口仅支持数据向量的传输：float, double, octet (int8/uint8), short (int16), ushort (uint16), long (int32), ulong (uint32), longlong (int64), 和 ulonglong(uint64)。与批量输入/输出（BulkIO）类似，BurstIO 提供了突发信号相关信息（SRI）和精确时间戳，但是它通过每个数据突发中的带内信息提供这些信息。由于元数据的增加的开销要求，通过将多个突发分组为单次传输，无论是通过编程还是通过可配置的策略设置，BurstIO 可以实现其最高吞吐量，以尝试最大化效率并限制延迟。
C++ 是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不规则的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。
来源：数学中国本文约5400字，建议阅读10+分钟向量模型是整个线性代数的核心，向量的概念、性质、关系、变换是掌握和运用线性代数的重点。 先来了解线性代数是什么东东？ 在大学数学学科中，线性代数是最为抽象的一门课，从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知其所以然的阶段，若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在，但又苦于不能很好地理解和掌握。的确，多数人很容易理解初等数学的各种概念，函数、方程、数列一切都那么的自然，但是一进入线性代
线性代数告诉我们，“行！按我的语法构造一个矩阵，再按矩阵乘法规则去乘你们的图像，我保证结果就是你们想要的”。
我们今天带来了C++的基础知识大汇总，当然这是精简版的，但是篇幅也不少，应该说该有的也都有了，建议大家收藏慢慢学习，同时希望对大家的C++学习有所帮助。
当前，提到深度学习，我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。但它们强大的并行处理能力，使得它们在深度学习等更广泛的领域中也发挥了重要作用。
Tracking-by-detection 成为 MOT 任务中最有效的范式。Tracking-by-detection 包含一个步骤检测步骤，然后是一个跟踪步骤。跟踪步骤通常由2个主要部分组成：
C++中，输入是通过标准输入流（stdin）进行的，通常使用cin对象来实现。cin对象是istream类的实例，它提供了许多输入方法来读取不同类型的数据。
C++ 标准库中定义了一个名为 std 的命名空间，其中包含了很多有用的函数、类、对象和类型定义，比如容器、迭代器。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总，我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区，在此出一期关于该问题的解读。
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而，由于许多问题的规模和难度，掌握基本知识是必不可少的。
本篇文章接上一篇[1]，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
周一到周五，每天一篇，北京时间早上7点准时更新~ First, we do not pretend here that we will cover everything that is important for you to know(首先，我们不会在这里去涵盖所有对你来说很重要的东西). In fact, we will not even try to cover everything you should know(实际上，我们甚至都不会涵盖你应该知道的东西). In this chapter, we
无论是在机器学习还是深度学习中，Python 已经成为主导性的编程语言。而且，现在许多主流的深度学习框架，例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的，所以本文，我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
Vector容器是C++ STL中的一个动态数组容器，可以在运行时动态地增加或减少其大小，存储相同数据类型的元素，提供了快速的随机访问和在末尾插入或删除元素的功能。
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
众所周知，Python 里面有一种特殊的方法叫做魔法方法；同时我们还知道字符串 s*整数 n 表示字符串复制了 n 次，一个 numpy 数组+一个数等于把这个数加到 numpy 数组的每个元素，最后得到新数组。或许大家觉得很奇怪，毕竟在上面的两个例子中乘法运算符和加法运算符做了很不符合常理的事情，一个数组+一个数完全说不通，看完今天的文章或许就能够说得通了。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
为了程序的健壮性，windows 中提供了异常处理机制，称为结构化异常，异常一般分为硬件异常和软件异常，硬件异常一般是指在执行机器指令时发生的异常，比如试图向一个拥有只读保护的页面写入内容，或者是硬件的除0错误等等，而软件异常则是由程序员，调用RaiseException显示的抛出的异常。对于一场处理windows封装了一整套的API，平台上提供的异常处理机制被叫做结构化异常处理（SEH）。不同于C++的异常处理，SEH拥有更为强大的功能，并且采用C风给的代码编写方式。
本人已经毕业半年有余，深刻感受到生活不易，之前更新博客的时候从没想到自己的博客会有这么多人喜欢，在这里感谢各位朋友的信任，同时也祝福各位同学前程似锦，学业进步!
Rust 中的结构体（struct/structure）类似于 C 和 C++ 中的 struct 类型、Python 中的类和 JavaScript 中的对象。结构体会将多个不同类型的值组合成一个单一的值，以便你能把它们作为一个单元来处理。给定一个结构体，你可以读取和修改它的各个组件。结构体也可以具有关联的方法，以对其组件进行操作。
本篇文章接上一篇，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
基本的算法，如排序或哈希，在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长，这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展，但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里，论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点，论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后，论文训练了一个新的深度强化学习代理AlphaDev来玩这个游戏。AlphaDev从零开始发现了一些小型排序算法，它优于以前已知的人类基准测试。这些算法已经集成到LLVM标准C++排序库中。对排序库的这一部分的更改表示用使用强化学习自动发现的算法替换组件。论文还在额外的领域中提出了结果，展示了该方法的通用性。
基础类型 GLSL支持下面几种基本类型。 类型 解释 void void，函数不需要返回值时用这个 bool 布尔类型，true或者false int 有符号整数 float 有符号浮点数 vec2 包含2个float的向量 vec3 包含3个float的向量 vec4 包含4个float的向量 bvec2 包含2个bool的向量 bvec3 包含3个bool的向量 bvec4 包含4个bool的向量 ivec2 包含2个int的向量 ivec3 包含3个int的向量 ivec4 包含4个int的向量 ma
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语 | 每个C++程序员仿佛都是人形编译器，不止要看懂代码表面的逻辑，甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了C++工程师日常必备，正所谓“一杯茶，一包烟，一段代码，优化一天”。在经历过无数个性能优化的日夜后，笔者也总结了几个中过招的性能陷阱，与你分享～ 本文介绍的性能陷阱主要分为两大类：“有成本抽象”和“与编译器作对”。前者是指在使用C++的功能/库时需要注意的隐形成本，后者则是一些C++新手可能会写出不利于编译器优化的代码。另外本文的顺序是由基础到进阶，读者可
分享一波笔者曾经学习OpenGL、OpenGL ES看过的一些资料。主要还是书籍，能让你系统性入门
作者：jinshang，腾讯 WXG 后台开发工程师 如果你让每个 C++工程师列出他们喜欢 C++的原因，那“掌控力”绝对是排在前几的特性。与 go、java 等垃圾回收语言的大道至简、python 等解释语言的小快灵不同，C++最大的魅力就是给予工程师对代码完全的掌控，每个 C++程序员仿佛都是人形编译器，不止要看懂代码表面的逻辑，甚至要知道每行代码对应的汇编指令。优化代码也成了 C++工程师日常必备活动，正所谓“一杯茶，一包烟，一段代码，优化一天”。在经历过无数个性能优化的日日夜夜后，笔者也总结了几个
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