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“系统调用”究竟是不是函数

系统调用和普通函数有何区别?什么是内核态 和 用户态?操作系统如何让CPU切换状态?内中断、外中断、软中断、硬中断是什么意思?库函数和系统调用有何区别?..../* mode_t mode */)这是一个系统调用,看起来跟我们写的C函数签名一模一样,由此可以得出结论,系统调用就是一个函数。这个结论是不是有点肤浅,哈哈。我们来看看这个结论是否靠谱。...这个“函数”与我们写的函数有什么差异呢?主要差异就体现在系统调用过程中CPU发生了由用户态->内核态->用户态的状态转换,而我们应用程序写的函数自始至终都是用户态运行。下面我们就来解密这个过程。...还有一种情况是应用程序需要请求操作系统内核的服务,此时会执行一条特殊的指令陷入指令(也称为“trap指令”或“访管指令”),陷入指令是一个普通指令,并不是特权指令。系统调用就是陷入指令实现的。2....库函数的执行过程与我们自己写的函数并无不同,它们是由标准组织定义实现,方便开发者使用。但是因为库函数需要考虑各种边界情况,实际性能未必有我们自己实现的性能好,所以不要盲目认为库函数性能一定很强。

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前端入门机器学习 Tensorflow.js 简明教程

前端为什么要学习机器学习 学习机器学习并不是为了蹭人工智能的热度,而是为了更好的迎接未来的发展趋势。现有绝大多数开发人员面向的是规则编程。 根据规则写固定规则程序。...卷积神经网络的基本工作原理图如下(图中各个层的数量并不是固定的): 为了搞清楚卷积网络的工作流程,需要先了解卷积和池化这两个术语的含义。...从代码中可以看出,没有写一句IF判断语句,全部都是在使用Tensorflow.js提供的API进行构建神经网络。所以机器学习的编程是通过构建神经网络来实现程序,而不是通过规则判断来编写程序。...比如激活函数sigmoid,你无需重新编写实现sigmoid数学函数,TF已经提供了该函数,设置调用即可。...Tensorflow.js不是最热门最高效的机器学习框架,但是由于它使用的语言是Javascript以及开箱即用的API,这些条件可以让WEB开发者们用比较低的学习成本进行人工智能编程领域的学习。

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【C++】函数重载 ① ( 函数重载概念 | 函数重载判断标准 - 参数个数 类型 顺序 | 返回值不是函数重载判定标准 )

的 返回值 不是 " 函数重载 " 的 判断标准 ; 一、函数重载 1、函数重载概念 C++ 中 " 函数重载 " 概念 : 使用 相同 的 函数名 , 定义 不同 的 函数 ; 函数名 相同 , 参数列表...的 参数顺序 或 参数类型 不同 ; 注意 : 只有 函数参数 是 " 函数重载 " 的判断标准 , 函数 的 返回值 不是 " 函数重载 " 的 判断标准 ; 2、函数重载判断标准 " 函数重载 "...满足的条件 ( 判断标准 ) : 参数 " 个数 " 不同 参数 " 类型 " 不同 参数 " 顺序 " 不同 只有 函数参数 是 " 函数重载 " 的判断标准 , 函数 的 返回值 不是 " 函数重载...: 打印整数: 4 打印两个整数: 2 和 3 打印浮点数: 1.5 Press any key to continue . . . 2、代码示例 - 返回值不是函数重载判定标准 只有 函数参数 是..." 函数重载 " 的判断标准 , 函数 的 返回值 不是 " 函数重载 " 的 判断标准 ; 因此 , 如果两个函数 , 参数列表相同 , 返回值不同 , 此时就会在编译时报错 , 程序无法运行 ;

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基于TensorFlow.js在浏览器上构建深度学习应用

换句话讲,你会为每张图片获得一个中间layer的输出,而不是根据ImageNet的类别来对你的图片进行分类。这些输出是你自己的图片通过预训练的ImageNet网络模型抽取的特征。...在我们的应用中,我们使用抽取的特征来训练一个K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类器,而不是在预训练的ImageNet SqueezeNet模型基础上增加一个神经网络。...下面总结一下,TensorFlow.js 的迭代训练过程如下: 从摄像头抓取一张图片,并使用tf.fromPixels 函数将其转换成一个3D张量 检查我们当前是否在处理某个手势。...这两个函数包括在浏览器上运行石头剪刀布游戏的有效代码。它们处理游戏的流程,监控TensorFlow.js迭代过程中设置的中间变量,检查用户当前在摄像头做的哪种手势,并相应的更新UI。...然而,这里我们并不去深究两个函数,因为它们并不包含TensorFlow.js相关的代码。理解这两个函数留作课外练习。

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前端工程师掌握这18招,就能在浏览器里玩转深度学习

TensorFlow.js 发布之后我就把之前训练的目标/人脸检测和人脸识别的模型往 TensorFlow.js 里导,我发现有些模型在浏览器里运行的效果还相当不错。...感觉 TensorFlow.js 让我们搞前端的也潮了一把。 虽说浏览器也能跑深度学习模型了,这些模型终归不是为在浏览器里运行设计的,所以很多限制和挑战也就随之而来了。...▌11.自定义损失函数 TensorFlow.js 提供了很多现成的损失函数给大家用,而且一般说来也够用了,所以我不太建议大家自己写。如果实在要自己写的话,请一定注意先测试测试。...这其实也就是 11 条里说的测试测试损失函数。 性能 ▌13.内存泄漏 不知道大家知不知道 TensorFlow.js 不会自动帮你进行垃圾回收。...▌14.调整画布大小,而不是张量大小 在调用 TF . from pixels 之前,要将画布转换成张量,请调整画布的大小,否则你会很快耗尽 GPU 内存。

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在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型(附代码)

只是要清楚-姿势估计不是关于识别谁在一个图像中。该算法只是简单地估计关键身体关节的位置。 检测到的关键点设置为“Part”和“ID”索引,置信度得分在0.0和1.0之间(1.0是最高的)。 ?...PoseNet.on():每当检测到一个新的姿势时,就执行这个函数。 modelReady():当PoseNet完成加载时,我们调用这个函数来显示模型的状态。...这个函数在后台连续运行。无论何时找到一个新的姿势,它都会以以下格式给出身体关节的位置: ?...现在,最后一步是重复调用drawSkeleton()和drawKeypoints()函数,以及我们从网络摄像头捕获的视频源。...我们可以使用p5.js的draw()函数来实现,该函数在setup()之后直接调用,并重复执行: function draw() { image(video, 0, 0, width, height)

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面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到: TensorFlow.js是什么 如何将TensorFlow.js添加到Web应用程序中 如何使用TensorFlow.js...定义模型 现在TensorFlow.js已经可用,让我们从一个简单的机器学习练习开始。下面的示例应用程序涵盖的机器学习脚本是公式Y = 2X-1,这是个线性回归。 此函数返回给定X对应的Y值。...在下一步中,我们需要为模型指定损失函数和优化函数。...我们的线性回归机器学习任务使用的是sgd函数。Sgd代表Stochastic Gradient Descent,它是一个适用于线性回归任务的优化器函数。...此处指定的数字是指定TensorFlow.js通过训练集的次数。 fit方法的结果是一个Promise,所以我们注册一个回调函数,该函数在训练结束时被激活。

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