1、获取时间用time_t time( time_t * timer ),计算时间差使用double difftime( time_t timer1, time_t timer0 )。 精确到秒。
Linux下我们习惯了使用软件包管理器来安装我们需要的软件,比如Red Hat公司的Fedora、RHEL(Red Hat Enterprise Linux)和后来加入红帽的CentOS,使用rpm和yum来安装软件,Ubuntu使用apt-get来安装。 使用软件包管理器确实很方便,在联网的环境下,从下载到安装,以及自动关联软件的依赖项,并且一次安装所有依赖的软体包,为我们省去了很多繁琐的操作。这样确实很好,但是我们却失去了了解软件有哪些组成模块和依赖项的机会。下面我就要折腾一下,手动下载安装C++环境,摆托yum install gcc-c++ 这种傻瓜式操作。手动下载安装还有一个好处就是为不能联网的机器安装软件。有时候,确实要这样做。
Linux下提供了丰富的api以供开发者们处理和时间相关的问题。然而这些接口看似各自为政实则有有着千丝万缕的联系,在学习和时间中引发了各种各样的混乱。因此时间处理成为了许多Linux开发者的梦魇,遇到时间处理往往避之不及。不过只要你稍微花费一点点精力,学会在Linux上优雅的处理时间和日期也并不是什么难事。
我曾以为像定时器这样基础的功能,操作系统会有一个完备的实现。当需要开启一个定时任务的时候,会有一个优雅的、如下形式的接口:
这种非常不建议用,懒人做法。不够精确且换种环境系统处理速度不一样可能就是bug来源。
Siege是由多线程实现的同步压测工具,它实现的是模拟n个用户不停地访问某个URL的场景。由于多线程开销会比多进程小一些,因此该压测工具比多进程的压测工具在系统开销上会好很多。程序提供了到时停止(到一定时间停止压测)和到量停止(访问一定次数后停止压测)两种压测方法,支持同时压测多个URL,也能够随机选取URL进行压测。支持ftp、http、https,可以发送GET、POST、HEAD等多种请求,可以设置鉴权、cookies。并且程序中特意增加了许多解决不同平台上兼容性的代码。已经是非常完善的一个工具了,并且到目前位置,Siege的版本依然在更新中。
在未进行任何优化的情况下,Baby LLaMA 2 在运行15M参数的模型时,仅占用了部分CPU和内存资源(资源占用率均低于30%),但生成 token 的速度极慢,无法达到流畅生成故事的需求,本题需要采取各种手段优化其运行速度
监控室值班人员脱岗睡岗识别算法基于python+Yolov7深度学习神经网络算法,python+Yolov7算法模型可以7*24小时不间断自动识别现场画面人员行为,算法鲁棒性强。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外,该研究提出的方法还专注于训练过程的优化,将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
c++规定了在创建一个变量或者常量时,必须先要指定相应的数据类型,否发无法将变量分配给内存。
可以看到涉及的知识面还是比较广的。这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图,大家可以感受一下:
timer的计数使用了标准头文件<ctime>里的clock()函数,它返回自进程启动以来的clock计数,每秒的clock数由宏CLOCKS_PER_SEC定义,CLOCKS_PER_SEC的值因操作系统而不同,在win32下是1000,而在linux下则是1000000,页就是说在win32下的精度是毫秒,在linux下的精度是微妙。
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。需要用到的包:microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
背景就简单点儿说,当初一个项目 C# 编写,涉及浮点运算,来龙去脉省去,直接看如下代码。(为什么有这个问题产生,是因为当初线上产生了很诡异的问题,和本地调试效果不一致。)
在Matlab官方论坛上看到这个帖子,希望给大家带来参考 有一天,有人在Matlab的论坛上发出了求救帖: 楼主说: 我想要加快我的神经网络训练,所以把GTX1080升级到Titan V,期望在性能
已经有大约半年的时间没有碰C语言了,当时学习的时候记录了很多的笔记,但是都是特别混乱,后悔那个时候,不懂得写博客,这里凭借记忆和零零散散的笔记记录,尝试系统性地复习一下C语言。
【编者按】“C++ 已经死了 80%?”本文作者已经使用 C++ 18 年了,他在体验了数十门编程语言后,他指出,尽管 C++ 在过去几十年中一直是程序员最常用的编程语言之一,但它存在一些问题,如不安全、效率低、浪费程序员的精力等。因此,文章探讨了一些可能会取代 C++ 的语言和技术,包括 Spiral、Numba 和 ForwardCom 等,并分别对它们进行了详细的介绍。
硬件架构 从硬件架构图中可以看出以下特点: 每个 CPU 核都包含各自的 local timer,相互独立。 每个 local timer 都支持中断的产生,中断类型为 PPI,即 CPU 的私有中断,GIC 负责分发到指定的 CPU,这些中断都可以用来产生系统事件。local timer的中断为以下四种: Secure Physical Timer event (ID 29,也就是上面device node中的13,29 = 16 + 13) Non-secure Physical Timer even
C 语言 被开发之前 并 没有经过 缜密 的 设计 , 而是在 使用过程中 逐渐完善的 ;
chtml即code helper tag mark law 代码辅助标记方法,是一款简洁好用的在线的代码命名工具、变量命名工具、变量命名规则库,使用它可以让您轻松摆脱翻译软件的困扰,快速选择合适的变量名称用于开发工作中。
C++规定在创建一个变量或者常量时,必须要指定出相应的数据类型,否则无法给变量分配内存
码神来了,不好意思,最近更的有点懒了,话不多说,系好安全带开车了!!! 今天我们来聊一下怎么用cout输出小数点后几位,因为我有一段时间学过c, 其实在输出小数点后几位上,我感觉c比c++还要简单 那就先开c吧:
“黑客”这个词想必我们已经如雷贯耳了。我们一听到黑客通常在大脑中的印象就是一群穿着黑衣,躲在小屋里偷偷用着数台电脑针对某组计算机,神不知鬼不觉地进行攻击。他们通常会攻入一些网络或系统,潜伏在一些大型网站,窥探甚至窃取用户隐私,比如窃取你的QQ号、微信号、你的邮箱,诸如此类的事情。他们通常拥有高超的技术,于无形中做很多我们或惊叹或惊吓的事。他们就像《海盗船》的Jack船长一样分明是“恶势力”,却又诡异、神秘,有超强的能力,而好莱坞中各类电影和电视剧对黑客的渲染更是使我们对他们的世界充满了探究的意愿。 其实
C++总计63个关键字,C语言32个关键字 ps:下面我们只是看一下C++有多少关键字,不对关键字进行具体的讲解。后面我们学到以后再 细讲。
对于算法和数据结构应该大家都不陌生,在这门学科的语境里我们用 O(xxx) 来衡量算法的复杂度。但是实际的工作中性能工程师要回答的常常不是时间复杂度问题,而是 1、程序的哪个部分慢? 2、慢的部分,单次执行的耗时是多少?
C++标准库中的 <chrono> 头文件提供了一套用于处理时间的工具,包括时钟、时间点和持续时间等。下面是 <chrono> 库的一些主要组件及其使用示例:
文章来源:https://c1n.cn/MSqAy 背景 我们在使用金额计算或者展示金额的时候经常会使用 BigDecimal,也是涉及金额时非常推荐的一个类型。 BigDecimal 自身也提供了很多构造器方法,这些构造器方法使用不当可能会造成不必要的麻烦甚至是金额损失,从而引起事故资损。 事故 接下来我们看下收银台出的一起事故。 问题描述 收银台计算商品金额报错,导致订单无法支付。 事故级别 P0 事故过程 如下: 13:44,接到报警,订单支付失败,支付可用率降至 60% 13:50,迅速回滚上线代码
NDK全称为Native Development Kit,意即原生的开发工具,NDK允许开发者在APP中通过C/C++代码执行部分程序。它是Android提供的方便开发者通过JNI接口进行Java与C/C++交叉编译的工具集。 NDK的用于概括来说主要分为以下几种情况(以下三点摘自百度百科): 1. 代码的保护,由于apk的Java层代码很容易被反编译,而C/C++库反编译难度较大; 2. 在NDK中调用第三方C/C++库,因为很多的开源库都是用C/C++代码编写的,例如:OpenGL,FFmpeg等; 3. 便于移植,用C/C++写的库可以很方便在其它的嵌入式平台上再次使用。
IT界开源贡献Top 10,你认识几个呢? 林纳斯·本纳第克特·托瓦兹 Linux之父 📷 林纳斯·托瓦兹是Linux之父,他是开源理念的发起者之一,他曾经花费了两周时间写出了著名的GIT版本控制器,现在林纳斯在非营利性组织开放源代码开发实验室工作,全职开发Linux。对于Linux,林纳斯表示:一切为了好玩。 林纳斯支持开源主要由两个原因:第一是开源能够促进软件行业的发展,第二是开源是追求最佳技术的最好方式。事实证明林纳斯的想法是对的,如今开源已经受到多个国家政府的支持,越来越多的企业不断拥抱开源,开源正
C++提供一种可以提高效率的方法,在编译时将所调用函数的代码直接嵌入到主调函数中,而不是将流程转出去,这种函数称为C++的内置函数。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十三篇,开启十一章,讲述Zynq 片上系统的开发等相关内容,本篇内容目录简介如下:
变量其实只不过是程序可操作的存储区的名称。C++ 中每个变量都有指定的类型,类型决定了变量存储的大小和布局,该范围内的值都可以存储在内存中,运算符可应用于变量上。
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
矿山电子封条通过python+yolov8网络模型智能视频识别等技术,矿山电子封条yolov8网络模型智能分析异常情况。YOLOv8 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计,本身的创新点不多,偏向工程实践,主推的还是 ultralytics 这个框架本身。按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进,实例分割部分暂时不进行描述。
AI 科技评论按:日前,百度 PaddlePaddle 更新至 Fluid v1.3 版本,一如既往地, Fluid v1.3 版本在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向上都实现了多项更新,而其中比较重要的更新包括:
最近在复盘今年上半年做的一些事情,不管是训练模型、部署模型搭建服务,还是写一些组件代码,零零散散是有一些产出。
有的读者可能对于计算机视觉中2D和3D视觉的区别仍然较为模糊,此处根据某篇论文中的解释,介绍如下:
在AI深度学习模型的训练中,一般会用Python语言实现,原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中,主要会用到C++,原因在于其语言自身的高效性。
最近在复盘今年上半年做的一些事情,不管是训练模型、部署模型搭建服务,还是写一些组件代码等,零零散散是有一些产出。
链接:C++ & Linux 后端开发入BAT学习路径 - 力扣(LeetCode)
本文主要讲述如何安装 C语言 编译器——MinGW,特点是文章附有完整详细的实际安装过程截图,文字反而起说明提示作用。
在我开始做号的这半个多月的时间里,有一些同学也添加了我为好友,跟我分享了一些ta们现在的困惑,其中有个问题比较普遍,概括来说就是“我要怎么学CV,以后才能找到工作”。我觉得这个问题也很有代表意义,现在拿出来,提供一点意见供大家参考哈~
C++中的输入和输出主要通过标准库中的iostream类实现。使用cin对象从标准输入(如键盘)读取数据,使用cout对象将数据写入标准输出(如屏幕)。
不论你需要通用目标检测、实例分割、旋转框检测,还是行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类算法;
本系列为C++学习系列,会介绍C++基础语法,基础算法与数据结构的相关内容。本文为C++拓展内容,包括float精度为6-7的问题,并提供相关案例练习。
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