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C语言程序判断计算机的CPU大小

如何判断一台计算机的CPU是大端还是小字对齐呢?    那么首先得了解何为大端,何为小,明确一下概念。     小格式:与大端存储格式相反,在小存储格式中,低地址中存放的是字数据的低字节,高地址存放的是字数据的高字节。 那么如何使用C语言程序判断CPU是大端还是小对齐呢?    有几个方法:    方法一:直接使用看变量的内存值,这里需要使用一些调试技巧。

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谷歌开源 MobileNetV3:新思路 AutoML 改进计算机视觉模型移动

现在,开发者们对 MobileNetV3 在一次进行了改进,并将 AutoML 和其他新颖的思想融入到该移动的深度学习框架中。 深度学习融入到移动的最新创意 将深度学习融合到移动端正成为人工智能领域最活跃的研究领域之一。而设计能够在移动运行时有效执行的深度学习模型,则需要对神经网络中的许多架构范例进行更进一步的思考。 移动的深度学习模型需要平衡复杂神经网络结构的精度和移动运行时的性能约束。在移动深度学习领域中,计算机视觉仍然是最具挑战性的领域之一。 而最新的 MobileNets 架构正是于几天前发布,其中包含了一些改进移动计算机视觉模型的有趣想法。 ? 目前,可以看到 MobileNets 仍然是移动计算机视觉中最先进的体系结构之一。

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    实战 | 服务开发与计算机网络结合的完美案例

    数据交互 成功建立连接后,客户与服务就开始进行数据交互。客户发送数据,服务回复收到该数据,然后交替进行下去。 第一次挥手:客户设置 seq和ack,向服务发送一个FIN报文段;此时,客户进入 FIN_WAIT_1 状态;这表示客户没有数据要发送给服务端了; 第二次挥手:服务收到了客户发送的FIN报文段 ,向客户回一个 ACK 报文段,ack 为 seq+1;客户进入 FIN_WAIT_2 状态;服务告诉客户,我“同意”你的关闭请求; 第三次挥手:服务向客户发送 FIN 报文段,请求关闭连接 ,同时服务进入 LAST_ACK 状态; 第四次挥手:客户收到服务发送的 FIN 报文段,向服务发送 ACK 报文段,然后客户进入 TIME_WAIT状态;服务收到客户的 ACK 报文段以后 my.oschina.net/u/658658/blog/417739 《TCP/IP网络编程》- 尹圣雨[韩] 《Wireshark网络分析就这么简单》- 林沛满 《Wireshark网络分析的艺术》- 林沛满 《计算机网络

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    ”思想

    深度学习基础理论-CNN篇 “”思想 ? 深度学习的一个重要思想即“”的学习方式(end-to-end manner),属表示学习(representation learning)的一种。 特征工程在数据挖掘的工业界应用以及计算机视觉应用中都是深度学习时代之前非常重要和关键的环节。 特别是计算机视觉领域,在深度学习之前,针对图像、视频等对象的表示可谓“百花齐放、百家争鸣”。 对此,深度学习则为我们提供了另一种范式(paradigm)即“”学习方式,整个学习流程并不进行人为的子问题划分,而是完全交给深度学习模型直接学习从原始输入到期望输出的映射。 相比分治策略,“”的学习方式具有协同增效的优势,有更大可能获得全局最优解。 ?

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    【技术】谷歌发布MobileNetV2:新一代移动计算机视觉网络

    AiTechYun 编辑:yuxiangyu 去年,谷歌发布了MobileNetV1,这是一个通用的计算机视觉神经网络,用于支持在移动设备上分类,检测等等。 正如我们所看到的,MobileNetV2提供了一个非常高效的移动模型,可以用作许多视觉识别任务的基础。我们希望通过将它分享给更广泛的学术和开源社区,携手推进研究和应用程序的开发。

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    多种方式判断PC,IOS,移动

    通过判断浏览器的userAgent,用正则来判断手机是否是IOS(苹果)和Android(安卓)客户。 +Mac OS X/); //ios终端 ture 是 false 否 image.gif 2.判断是PC 还是移动 //判断是否手机访问 var userAgentInfo = navigator.userAgent.toLowerCase userAgentInfo.indexOf(Agents[v]) >= 0&&(ly==""||ly==null)) { this.location.href='http://m.***.com'; //wap地址 } } image.gif 3.判断 移动(Mobile)、ipad、iphone、微信、QQ等 //判断访问终端 var browser={ versions:function if(browser.versions.mobile||browser.versions.android||browser.versions.ios){ alert("移动"); } currentLang

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    客服与服务

    客服与服务 1 CS与BS 2 web资源 3 资源访问流程 CS与BS 1 CS与BS是软件使用方式上的两种划分 C/S即Client/Server是PC客服、服务器架构 特点:在服务器当中就主要是一个数据库 ,把说有的业务逻辑以及界面都交给客服完成 优点:较为安全,用户界面丰富,用户体验好 缺点:每次升级都要重新安装,针对于不同的操作系统开发,可移植性差 B/S即Browser/Server是浏览器、服务器架构 特点:基于浏览器访问应用,把业务层交给服务器来完成,客服仅仅做界面渲染和数据交换 优点:只开发服务器,可跨平台,移植性很强 缺点:安全性比较低,用户体验差 web资源 2 什么是web? 请求与响应 请求:把客服请求发送给服务器 响应:服务器把你要的数据发送给客服 请求与响应都要有一定的格式 约定好客服以什么样的格式把数据给服务器 约定好服务器以什么样的格式把数据给客服 这个约定使用的就是

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    自主的测试

    机器学习在测试中的核心优势是能够利用高度复杂的产品分析数据来识别和预测用户需求。

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    到底指什么?

    是咨询顾问或者说IT从业者们经常会随口抛出来的一个名词,感觉说出来就有一种高大上的感觉。 然后呢,究竟是怎么个法,具体能解决什么问题很少有人能真正说的清楚,然后也没有什么然后了。 1 初步认识 首先我们看下MBA智库里对的解释: “流程是从客户需求端出发,到满足客户需求端去,提供服务,的输入是市场,输出也是市场。 为了打通交付流程,最大程度满足客户需求,公司正在全球范围内推行,一时之间成为当年华为热门词汇。 ? 还是任总讲话通俗易懂,就是解决流程断头的问题,简单一句话点出了要解决的问题关键。 有的小伙伴会问,的流程建立起来了,但是大家都是平行部门,谁来负责整个流程的推动?

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    10 语音识别

    语音识别 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? • Espnet: https://github.com/espnet/espnet • 实现了主流的语音识别方法 • Speech-Transformer、LAS、CTC、RNN-T • 一个小缺点

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    的深度学习

    的深度学习 有些数据处理系统,或者机器学习系统需要多个阶段的处理。的深度学习,做的是用单个深度神经网络(一般情况下)去替代多个阶段的处理过程。 ? 如上图,传统的语音识别大致包括四个步骤,而的深度学习直接接收声音输入,然后完成听译过程。 它目前面临的其中一个挑战是,你可能需要大量的数据才能使它运行得很好。 而关于直接从图片映射到人的身份这个数据集可能只有很小的一部分数据,在该情况下端到的深度学习不能取得更好的效果。 下面是2个正面的例子。 ? 学习的优缺点 ? 优点: 让数据说话 不需要手动设计组件 缺点: 可能需要大量的数据 排除了可能是有用的手动设计组件 什么时候使用的深度网络 ? 如图:一个正例,一个反例。 而人脸识别这个例子,人脸位置识别和身份识别两个组件就十分恰当,所以才能得到优于学习的效果。 所以组件的合理性和完备性及其适用性也是我们去考虑要不要舍弃去进行学习的一个考量。

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    零售部署高精度AI计算机视觉应用程序的新方法

    本文整理自讲座: 大家好,我们来自kineticvision,kineticvision是英伟达的服务交付合作伙伴,我们使用数字孪生技术来解决产品开发和制造挑战,我们将分享一种在边缘部署高精度计算机视觉 既然我们知道IVA的好处,让我们讨论一下构建高度准确的 IVA应用程序需要什么,人工神经网络和深度学习对于设计计算机视觉中最先进的算法非常强大,这些架构优于传统图像处理和机器学习方法。 有趣的是,我们对这些方法为何以及何时起作用的理解仍然有限,设计高度准确的计算机视觉模型是一个迭代且直观的过程,包括选择模型、训练模型然后部署它。 它结合了数据科学和数学,以及将卷积神经网络层组合在一起以形成模型的艺术,并最终设计了计算机视觉管道,多年来 nvidia 构建了强大的工具和 sdk 来帮助开发人员构建高效的人工智能应用程序并加速部署高效的计算机视觉 现在我们已经决定了我们要训练和评估模型的数据,让我们看看我们将用于这个实现的工具,我们使用nvidia tlt 中启动预训练的对象检测模型,我们使用迁移学习来使用来自 AI 视觉的域随机训练数据来训练这些模型

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    vue 判断移动、pc

    判断移动或pc 经常在项目中会有支持 pc 与手机需求。并且pc与手机是两个不一样的页面。这时就要求判断设置,根据不同的设置跳转不同的路由。 先写个方法: ? _isMobile()) { alert("移动"); //移动跳转路由 } else { alert("pc");     //Pc跳转路由

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    Redis 客户服务交互1 客户服务协议

    Redis实例运行在单独的进程中,应用系统(Redis客户)通过Redis协议和Redis Server 进行交互 在Redis 协议之上,客户和服务可以实现多种类型的交互模式:串行请求/响应模式 客户和服务交互的内容是序列化后的相应类型的协议数据,服务器为每个客户建立与之对应的连接,在应用层维护一系列状态保存在connection 中,connection 间相互无关联 在Redis中, C/S 两使用的协议数据类型 由客户发送给服务器的类型为:inline command、由 bulk string 组成的array。 由服务发给客户的类型为:除了 inline command之外的所有类型。 发布/订阅模式 上面几种交互模式都是由客户主动触发,服务器被动接收。Redis还有一种交互模式是一个客户触发,通过服务器中转,然后发送给多个客户被动接收。这种模式称为发布/订阅模式。

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    js判断移动和pc

    //判断是手机还是pc function isPc(){ if(window.navigator.userAgent.match(/(phone|pad|pod |JUC|Fennec|wOSBrowser|BrowserNG|WebOS|Symbian|Windows Phone)/i)) { return true; // 移动 }else{ return false; // PC } }

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    敏捷中的测试

    测试与传统测试 传统测试包括单元测试、集成测试、系统测试、验收测试。但是测试是在系统测试之后开始的。有时系统/单元/集成测试与测试之间区别不大,有时候很难界定,但是这些完全不同。 谁进行测试 测试应由对应用程序有深入了解并了解产品架构的测试人员执行。除了测试人员外,业务人员、营销人员、内测用户甚至技术经理都是进行测试的理想人选。 测试方法 水平测试 它贯穿业务工作流程的每个阶段,并确保功能需求文档与开发的应用程序相对应。 水平的测试从头到尾通过各个应用程序验证每个工作流,以确保每个相互关联的过程正常工作。 测试步骤 这些是测试必不可少的步骤: 需求分析:全面分析需求,并涵盖工作流程中的主要业务组件。 环境设置:设置测试环境时要牢记生产环境的详细信息。 一旦开始测试,就可以在高风险的用户场景下同时运行冒烟和健全性测试。 提高端到测试效率 尝试以最大的覆盖范围自动化测试用例。 将自动化套件与冒烟测试、健全性测试和验收测试分开。

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    thinkphp 本地配置手机移动,在pc访问手机

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/113558.html原文链接:https://javaforall.cn

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    Ubuntuvnc客户评测

    但是vnc客户成了麻烦事,本文测评了两款常用vnc客户,仅供参考。

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    Web和App测试小结

    首先,从系统架构方面Web项目:B/S 架构,基于浏览器,web测试更新了服务,客户就会同步更新,每个用户的客户都是完全一致的。 App项目:C/S架构,必须要有客户,如果APP修改了服务,APP不能够保证客户是完全一致的,除非更新客户,那么测试就需要把客户所使用的核心版本都回归一遍。 操作区域不同也是移动需要关注的测试点,相对于Web的应用来说,一般不会受到屏幕的限制,而且通过鼠标操作更加准确。 四、软件的启动运行:移动还有一大特性,就是移动有自己比较简单的手势,用户可以通过手势进行一个操作,比如左滑删除、右滑返回上一个页面、左右滑动返回上一个页面等,软件需要对这个手势进行适配。 七、web和移动的同步:用户在web的操作,在移动是否可以正常的进行同步、显示;在移动的操作,用户登录web账号,信息是否同步等。

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