我试图理解tensorflow团队在github链接中提供的示例代码。除了下面几行代码之外,我能够理解大部分代码。
不确定为什么要创建fake_box_predictor变量和创建fake_model
为什么我们不能直接恢复detection_model上的检查点而不是创建fake_model
此外,我不理解上面的注释代码“我们将恢复框回归头,但初始化分类头从零”。
有人能详细解释下面的代码在做什么(以及上面提供的注释意味着什么)吗?
# Set up object-based checkpoint restore --- SSD has two prediction
#
使用一个Ubuntu12.04主机,我在这里仔细地遵循了这个“所以答案”(),在一棵树中构建GCC和binutils及其所有的依赖项。
下面是我在构建目录中所做的配置行:
../gcc-4.9.0/configure --target=arm-linux-gnueabi --prefix=/home/mint/cross-arm --disable-werror
Makefile正确地配置,然后我运行:
sudo make -j8
我在编译过程中进行了一段时间,然后最终在这里出错:
In file included from ../../../gcc-4.9.0/lib
我正在将我在linux上编写的代码导入Visual,并将unistd.h文件替换为我在堆栈溢出中找到的这个文件:
#ifndef _UNISTD_H
#define _UNISTD_H 1
/* This is intended as a drop-in replacement for unistd.h on Windows.
* Please add functionality as neeeded.
* https://stackoverflow.com/a/826027/1202830
*/
#include <stdlib.h>
#include <i
我刚刚重新开始做一个已经搁置了几个月的项目。上一次我编译它时,它运行得很好,没有任何错误或警告。然而,当我今天早些时候试图编译它时,我收到了这个警告。
attention : ‘template<class _Operation> class std::binder2nd’ is deprecated [-Wdeprecated-declarations]
当包含本征/几何学时,这个警告会出现数百次,我在整个项目中都使用了该警告。
In file included from [...]/include/Eigen/src/Core/ArrayBase.h:109:0,
我有一些模板代码,实现相当大的计算,但我只需要它的浮动和双倍。目标是模板实例化只在一个编译单元中完成一次,而不是对每个文件重复一次。
我试图遵循以下Stackoverflow帖子中的想法:
类似的重复问题。我想出了下面的测试来说明这个问题:
A.h
#pragma once
#include <cmath>
template<typename T>
struct A
{
static T foo(T a, T b)
{
//do some heavy computations
T v1 = pow
我想在我的C++代码中使用64位整数。据我所知,我可以#include <cstdint>,然后声明一个uint64_t或使用unsigned long long (或等效的签名版本)。
但是,直到C++11和我希望我的代码与没有完全C++11支持的编译器兼容时,才添加对此的支持。
在C++中支持64位整数的好的可移植方式是什么?
我试图在运行Raspbian / RetroPi的Raspberry 4上安装上面的库。
安装程序收集包,然后在setup.py上失败,声明:
* Setup can't determine the value of PAGE_SIZE on your system, so it will
* default to 4096 which may not be correct.
尝试进行更多诊断/故障排除:
我之前在Raspberry Pi 3上安装了相同的软件包,没有问题(我认为它也在运行Buster)
我已经成功地使用pip3 install在Pi 4上安装了其他py