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Linux下离线手动下载安装C++开发环境

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。

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YOLO v9

当今的深度学习方法专注于设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果与实际情况最接近。同时,必须设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实,即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时,大量信息将会丢失。本文将深入探讨当数据通过深度网络传输时的数据丢失重要问题,即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以处理深度网络所需的各种变化,以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了优异的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用常规卷积算子即可实现比基于深度卷积开发的最先进方法更好的参数利用率。PGI可用于各种模型,从轻量级到大型。它可用于获取完整信息,使得从头开始训练的模型可以获得比使用大型数据集预训练的最先进模型更好的结果。

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