编辑1:class Traceable { // All virtual functions // ...
class TraceableSphere : public Sphere, public Traceablevoid init(const std::vector<Shape*>& shapes);
我有一个Detectron2模型,用于识别后端服务器上的特定项。我想让这个模型在iOS设备上可用,并使用corelToolsv6.1将其转换成一个CoreML模型。我使用Facebook提供的export_model.py脚本创建了一个torchscript模型,但是当我试图将它转换为coreml时,我得到了一个KeyError。 # Using image_input in the inputs parameter:
# Convert to Core ML neural network us
在我们的haskell代码库中,业务逻辑与跟踪和日志记录代码交织在一起。这可能会模糊业务逻辑,并使其更难理解和调试。我正在寻找一些想法,如何减少日志记录和跟踪的代码足迹,使业务逻辑更加突出。someFunction a b cs = logDebug logger $ "someFunction start: " <> show (trimDownC &l
我创建了一个自定义注释,如下所示@Retention(RUNTIME)public @interface Traceable{}@Traceablepublic class EnterExitLogger { public我在类级别用@Traceable注释了我的目标类,如下所示public class CDIM