作者：付汉杰 Linux是现在最流行的操作系统，含有大量的源代码。Xilinx 2020.1使用的Linux 5.4，含有大约67430个文件。大部分文件没有被使用到。...分析Linux源代码的代码实现时，经常查找函数或者数据结构定义。如果分析所有文件，既消耗软件查找时间；也会找到多个定义，增加理解代码的难度。...这个文件的atime，就是编译Linux开始时间。因此比较这个文件，和其它Linux文件，就能找到所有访问时间比Linux的编译起始时间早的文件，从而实现精简Linux的源代码。...如果需要Xilinx的Linux精简代码，可以与我联系。 在scripts/kconfig/Makefile里，Linux还提供编译目标tinyconfig，它提供最精简的内核。...以后可以考虑使用tinyconfig来精简Linux的源代码。
同时，公开的核心源码也吸引着无数的电脑爱好者和程序员；他们把解读和分析Linux的核心源码作为自己的 最大兴趣，把修改Linux源码和改造Linux系统作为自己对计算机技术追求的最大目标。 ...，和可移植的部分；再例如，Linux虽然不是微内核的，但他把大部分 的设备驱动处理成相对独立的内核模块，这样减小了内核运行的开销，增强了内核代码的模块独立性。 ...对具有GPL版权的源代码改动而形成的程序，或使用GPL工具产生的程序，具有使用GPL发表的义务，如公开源代码。 ◆ CREDITS: 光荣榜。...● Kernel/：主要的核心代码，此目录下的文件实现了大多数linux系统的内核函数，其中最重要的文件当属sched.c；同样，和体系结构相关的代 码在arch//kernel中。 ...● Lib/: 放置核心的库代码。 ● Net/: 核心与网络相关的代码。 ● Modules/: 模块文件目录，是个空目录，用于存放编译时产生的模块目标文件。
利用Kconfig和Makefile寻找目标代码 就像利用地图寻找目的地一样，我们需要利用Kconfig和Makefile来寻找所要研究的目标代码。...有了地图Kconfig和Makefile，我们可以在庞大复杂的内核代码中定位以及缩小了目标代码的范围。...Linux内核代码使用了大量的GNU C扩展，以至于GNU C成为能够编译内核的唯一编译器，GNU C的这些扩展对代码优化、目标代码布局、安全检查等方面也提供了很强的支持。...而心理上的问题主要有两个，一个是盲目，就是在能够熟练适用Linux之前，对Linux为何物还说不出个道道来，就迫不及待的盲目的去研究内核的 源代码。...http://www.kernel.org/ 可以通过这个网站上下载内核的源代码和补丁、跟踪内核bug等。http://kerneltrap.org Linux和BSD内核的技术新闻。
在 Linux 系统中，除了使用二进制软件包管理工具（如 RPM、DEB）安装软件外，还可以选择通过源代码包的方式进行安装。这种方式通常涉及源代码的编译和安装过程，为用户提供了更多的灵活性和定制选项。...本文将介绍源代码包的安装方法、常见步骤以及一些实际的例子，以帮助用户更好地理解和应用源代码安装方式。 1. 源代码包安装简介 源代码包是软件的原始代码文件，通常以压缩包的形式提供。...通过源代码包安装软件可以在系统上进行更细致的配置和定制，适应特定的需求和环境。源代码包的安装通常包含以下步骤： 下载源代码包。 解压源代码包。 进入源代码目录。 执行配置、编译和安装命令。 2....源代码包安装步骤 2.1 下载源代码包 通常，源代码包可以从软件官方网站或版本控制系统中获取。...2.2 解压源代码包 使用 tar 命令解压下载的源代码包： tar -xzvf software.tar.gz bashCopy code 2.3 进入源代码目录 进入解压后的源代码目录： cd software
在Linux操作系统中搭建一些大型服务时，考虑兼容性与功能的扩展，通常会选择源代码安装软件。...现代的Linux发行版本通常都是使用软件包管理机制对软件进行打包安装，这样既省去了软件的编译安装过程，大大简化了Linux操作系统的安装和使用难度 下图为编译安装的基本过程： ?...我们以Apache为例，来说明应用程序的源代码安装 首先我们需要挂载上系统盘，安装几个Apache的依赖包 ? ?
在 Linux 系统中，软件包管理是系统运维中一项关键的任务。除了常见的二进制软件包，还存在一类特殊的软件包类型，即源代码软件包。本文将深入探讨源代码软件包的概念、优势以及在 Linux 中的应用。...什么是源代码软件包？ 源代码软件包是一种软件分发形式，其中包含了程序的源代码以及构建和安装所需的其他文件。与二进制软件包不同，源代码软件包需要用户在其系统上进行编译，以生成可执行文件。...源代码软件包的主要组成部分 源代码软件包通常包含以下主要组成部分： 源代码： 包含软件的原始程序代码，用户可以查看和修改。...在 Linux 中使用源代码软件包 在 Linux 中，用户可以通过以下步骤使用源代码软件包： 下载源代码： 从软件的官方网站或版本控制系统中获取源代码压缩包。...系统一致性： 使用源代码软件包可能导致系统中存在多个不同版本的相同软件，需要谨慎管理。 结语 源代码软件包为 Linux 系统用户提供了更高程度的灵活性和控制权。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf 源代码地址：https://github.com/hustvl/YOLOS 1 前言 Transformer能否从纯序列到序列的角度执行...2D目标级识别，而对2D空间结构知之甚少？...研究者还通过目标检测讨论了当前预训练方案和模型缩放策略对Transformer在视觉中的影响和局限性。 2 背景 Transformer为迁移而生。...在自然语言处理 (NLP) 中，主要方法是首先在大型通用语料库上预训练Transformer以进行通用语言表示学习，然后针对特定目标任务对模型进行微调。...ViT-FRCNN是第一个使用预训练的ViT作为R-CNN目标检测器的主干。
多目标优化问题 当优化问题的目标函数为两个或两个以上时，该优化问题就是多目标优化。...伪代码如下： 拥挤度计算：拥挤度计算是用于表现同一非支配等级个体之间的距离，在算法中使用是为了保证种群个体的多样性，避免陷入局部最优解。...具体伪代码如下： 选择策略：模拟生物进化过程中优胜劣汰，采用的二进制竞标赛选择策略，首先随机选择两个个体进行比较，胜的留下来。...伪代码： 交叉和变异：交叉和变异是模拟生物产生新子代个体的过程。交叉是两个父代按照一定公式利用父代个体每一个元素生成新的子代，而变异是个体是否自己发生一些变化，即产生变异。...以下为完整代码：
源代码：https://github.com/wenyyu/ImageAdaptive-YOLO 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 最近开车发现雾天和晚上视线不是很清楚，让我联想到计算机视觉领域...（附源代码下载） 实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码） LCCL网络：相互指导博弈来提升目标检测精度（附源代码） Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决...Yolov3两大问题，附源代码） ResNet超强变体：京东AI新开源的计算机视觉模块！...（附源代码） Double-Head:重新思考检测头，提升精度（附原论文下载） MUCNetV2：内存瓶颈和计算负载问题一举突破？...分类&检测都有较高性能（附源代码下载） 旋转角度目标检测的重要性！！！（附源论文下载）
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2208.09686.pdf 代码地址： https://github.com/YuHengsss/YOLOV 01 概述 视频目标检测(VID...)具有挑战性，因为目标外观的高度变化以及某些帧中的各种劣化。...02 背景 视频目标检测可以看作是静止图像目标检测的高级版本。直观地说，可以通过将帧一一输入静止图像目标检测器来处理视频序列。...03 新框架 考虑到视频的特性（各种退化与丰富的时间信息），而不是单独处理帧，如何从其他帧中为目标帧（关键帧）寻求支持信息对于提高视频检测的准确性起着关键作用。...ABOUT 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于目标检测、图像分割、模型量化、模型部署等研究方向。
实验背景： 程序源代码编译安装通常需要如下三个步骤：..../configure à make à make install 第一步：执行源代码路径下的configure脚本 此步骤的目的是：a，检查编译环境是否完备；b，通过configure脚本选项使用户可以定制编译配置...如 --prefix=PATH 指定程序安装路径 第二步：make命令 # 自动执行编译 第三步：make install命令 #将编译好的程序放入指定的路径或默认路径下 实验目的： 通过源代码编译安装
作者简介 韩传华，就职于国内一家半导体公司，主要从事linux相关系统软件开发工作，负责Soc芯片BringUp及系统软件开发，乐于分享喜欢学习，喜欢专研Linux内核源代码。...那么究竟COW在linux内核中是如何触发？又是如何处理的呢？我们将在本文中以源代码情景分析的方式来解读神秘的写时COW，从源代码级别的角度彻底理解它。...需要说明的是:本文中所分析的内核源码时linux-5.0版本内核，使用arm64处理器架构，当然此文章发布时linux内核已经是linux-5.8.x，当你查看最新的内核源码的时候会发现变化并不是很大。...，数据段等等），然后就是比较关键的页的共享，linux内核为了效率考虑并不是拷贝父进程的所有物理页内容，而是通过复制页表来共享这些页。...下面我们在源代码中寻找答案： do_wp_page函数的2502到2541是我们分析重点： 2502 /* 2503 |* Take out anonymous
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文获取｜回复“IAYOLO”获取paper 源代码：https://github.com...（附源代码下载） 实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码） LCCL网络：相互指导博弈来提升目标检测精度（附源代码） Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决...Yolov3两大问题，附源代码） ResNet超强变体：京东AI新开源的计算机视觉模块！...（附源代码） Double-Head:重新思考检测头，提升精度（附原论文下载） MUCNetV2：内存瓶颈和计算负载问题一举突破？...分类&检测都有较高性能（附源代码下载） 旋转角度目标检测的重要性！！！（附源论文下载）
开源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 01 前言 目标检测是现在最热门的研究课题，现在的框架越来越多，但是技术的新颖性到了瓶颈，目前开始流行...高斯YoloV3目标检测（文中供源码链接） Yolo轻量级网络，超轻算法在各硬件可实现工业级检测效果（附源代码） 不再只有Yolo，现在轻量级检测网络层出不穷（框架解析及部署实践） CVPR21目标检测新框架...其次，稍微修改了下自适应图片缩放策略，Yolov5代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。...SPARSE DETR：具有可学习稀疏性的高效端到端目标检测（源代码下载） 自适应特征融合用于Single-Shot目标检测（附源代码下载） 目标检测：SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot...Object Detection RestoreDet：低分辨率图像中目标检测 Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测（附原论文下载） 零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（
当然还有； Anchor Free 的解码代码逻辑更简单，可读性更高。 至于为什么Anchor Free现在可以上YOLO ，并且性能不降反升，这与样本匹配有密不可分的联系。...center prior : 考虑到感受野的问题，以及大部分场景下，目标的质心都与目标的几何中心有一定的联系，将正样本限定在目标中心的一定区域内做loss/quality aware样本匹配能很好地解决收敛不稳定的问题...扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 源代码｜关注并回复“yolox”获取源代码 往期推荐 基于手机系统的实时目标检测 深度学习模型部署...Google最新最权威的未来人工智能技术之一：人脸领域 人脸识别：在警察领域高级人脸识别技术的一致性 利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码） 细粒度特征提取和定位用于目标检测...（附论文下载） 特别小的目标检测识别（附论文下载） 目标检测 | 基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测 目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载） SSD7-FFAM
本套程序参考了YOLOR的官方程序(https://github.com/WongKinYiu/yolor)， 官方代码里是使用pytorch作为深度学习框架的。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...DeepNet：把Transformer提升到了1000层，目标检测领域新的希望（附源代码） Swim-Transform V2：用于目标检测，视觉大模型不再是难题（附源代码） GiraffeDet...：对目标检测中对Neck进行优化提升最终精度 深度学习目标检测在实际场景中的应用（附源代码） Label,Verify,Correct：一种简单的Few Shot 目标检测方法 SPARSE DETR...：具有可学习稀疏性的高效端到端目标检测（源代码下载） 自适应特征融合用于Single-Shot目标检测（附源代码下载） 目标检测：SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot Object
Linux中ldd命令主要用于查看程式运行所需的共享库，那么ldd命令具体要如何使用呢？下面小编就给大家介绍下Linux下ldd命令的使用方法，感兴趣的朋友一起来学习下吧。...-d –data-relocs 执行符号重部署，并报告缺少的目标对象(只对ELF格式适用) -r –function-relocs 对目标对象和函数执行重新部署，并报告缺少的目标对象和函数(只对ELF...如果是libc5则是/lib/ld-linux.so.1， 而glibc2应该是/lib/ld-linux.so.2。...选项 –version 打印ldd的版本号 -v –verbose 打印所有信息，例如包括符号的版本信息 -d –data-relocs 执行符号重部署，并报告缺少的目标对象(只对ELF格式适用) -r...–function-relocs 对目标对象和函数执行重新部署，并报告缺少的目标对象和函数(只对ELF格式适用) –help 用法信息 ldd的标准版本与glibc2一起提供。
ACCV2020/papers/Zhang_Localize_to_Classify_and_Classify_to_Localize_Mutual_Guidance_in_ACCV_2020_paper.pdf 源代码地址...一、背景 有监督的目标检测是计算机视觉中的一项流行任务，旨在通过边界框定位目标并将它们中的每一个分配给预定义的类。...它们通过将目标检测问题转换为基于Anchor的边界框回归和分类问题，帮助网络处理目标尺寸和形状变化。...大多数最先进的基于Anchor的目标检测器采用预定义的Anchor boxes和GT框（以下称为 IoU-anchor）之间的交集（IoU）来将样本Anchor分配给目标（正样本Anchor）或背景（负样本...基于深度学习的目标检测涉及两个子任务：实例定位和分类。这两个任务的预测分别告诉我们图像上的“位置”和“什么”目标。
Example Mask R-CNN output Facebook AI 研究院（FAIR）昨日开源了一款目标检测平台—Detectron，基于Python和Caffe2搭建，其目标是为目标检测研究提供高质量...，高性能的代码库。...Detectron 简介 Detectron 是 FAIR 用于实现最先进的目标检测算法（包括 Mask R-CNN）的软件系统。...、高性能的代码库。...详细安装信息，请参考： https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/INSTALL.md 要求： 1.NVIDIA GPU, Linux
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