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RSS订阅原创 C++知识点提纲
C++知识点提纲类的基础知识类是C++独有的，同样public也是，类声明的时候不占内存，定义对象的时候对象占内存，编译后也不占空间，通常会把类的声明放在头文件中，把类的定义放在具体的文件中类声明时最后有一个分号类的成员？分成成员变量和成员函数，它们可以在类内定义，也可以在类外定义成员变量，如果时用new分配堆空间，就要在析构函数中用delete释放空间成员变量以m_开头成员函数，类内定义默认时inline函数，推荐在类外定义类外定义时用到::这个运算符，叫做域解析符，这
2021-07-22 22:48:37
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原创 蔚来汽车笔试题-20210718
蔚来汽车笔试题 2021.7.18选择题部分有效选择题 1 2 3 6 7 8 12 15 16 18 20第一题 散列函数散列存储第二题 多线程的描述错误的是 这题选BA 两个线程同时对简单类型全局变量进行写操作也需要互斥B 实现可重入函数时，对自动变量也要用互斥量加以保护C 可重入函数不可以调用不可重入函数D 线程同步的方法包括使用临界区，互斥量，信号量等不太懂什么是可重入函数？可重入函数可认为是可以被中断的函数，自动变量定义的时候才被创建，函数返回时，系统回收空间，他是局部作用域变
2021-07-18 22:07:28
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原创 操作系统之全局页面置换算法
操作系统之全局页面置换算法进程对物理页帧的需求可变，系统为程序的不同运行阶段分配不同物理页帧大小工作集的概念在当前这个时间段内一个进程正在访问的逻辑页面的集合用函数来表示W(t1,Δ)={1,2,3,4,5}W(t_1, \Delta) = \{1, 2, 3, 4, 5\}W(t1,Δ)={1,2,3,4,5}在t时间之前常驻集的概念在当前这个时刻，进程实际驻留内存当中的集合希望工作集和常驻集重合，可以减少缺页中断的次数系统需要调整各个程序被分配的页面个数，全局页面置换算法之工作
2021-07-09 23:11:04
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原创 操作系统之缺页中断
操作系统之缺页中断详解缺页中断-----缺页中断处理（内核、用户）_柯南的博客-CSDN博客_缺页中断缺页是什么进程毕竟是虚拟地址，真实映射的地址又可能就是在外存中那又不能直接用外存，当真实指到那个地址的时候，就产生缺页中断我也不懂以上是我胡说的我胡说对了详解缺页中断-----缺页中断处理（内核、用户）_柯南的博客-CSDN博客_缺页中断前面说过页表中可能存放的不止是物理地址，还有一些控制位，比如列举的读写bit位现在再列举一个，缺页bit位，如果物理地址是内存的物理地址的话，那么该bi
2021-07-09 23:10:33
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原创 操作系统之多级页表
操作系统之多级页表Linux的内存分页管理 - Vamei - 博客园 (cnblogs.com)TLB原理 - 知乎 (zhihu.com)虚拟地址 = 逻辑地址为什么有多级页表对每一个进程来说，能够用到的地址是有限的，因此如果对虚拟地址的每一个页都设置一个对应项，那么页表的大小是4GB内存空间 4KB的页大小共有2202^{20}220个页每个页占据4B（假设）那么页表占据的空间是2222^{22}222B也就是4MB这个内存的开销很大多级页表前8bit是一级页表，后12bit
2021-07-09 23:09:47
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原创 操作系统之分页分段
操作系统之分页分段写在前面分页和分段是共同进行的吗？不是分段存储是不同于分页管理的另外一种管理方式分页存储和分段存储 - katachi - 博客园 (cnblogs.com)什么是内存碎片空闲的空间比申请的空间小，导致小内存块不能被利用什么是内存碎片 - 蒋闯 - 博客园 (cnblogs.com)分页管理逻辑地址分页 物理地址分块大小是相等的从0开始编号页面大小选取过大或过小过小：进程占据更多页面，从而花费更多的时间来换页过大：容易造成内存碎片化一般选取为4KB假设32位
2021-07-09 23:09:08
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原创 C++STL之初识容器和迭代器
提问大纲初识STL初识容器和迭代器*表示这并不是一个问题，而是一些碎碎念编译原理？预处理 编译 汇编 链接memecpy函数？用C++定义数组的方法？自带的方法，动态分配内存，STL库STL库有哪些版本？STL是开源的，不同的厂商基于此发展了泛型库，惠普HP STL，基于上述的SGI STL其中GCC编译器支持，基于上一个适配更多的编译器STLport，基于上三个PJ STL，非开源，适配vc++gcc和g++？*STL 容器 算法 迭代器 函数对象 适配器 内存分配器13个头文件，标准头
2021-07-05 23:14:33
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原创 编程题之背包问题
写在前面刷题网站：牛客leetcodeacwingtodo list背包问题买卖股票n种排序背包问题01背包问题参考动态规划之背包问题系列 | TangShusen引子 2022 VIVO 提前批第二题货轮最大载重为C，N个集装箱，重量数组为w[i]，货物价值为v[i]，总价值最大属于01背包问题参考题目 力扣416题 acwing 2-12题都是背包问题关键在于定义状态dp[i][j]i指如果就是i件物品，那么取得的最优解j指如果第i件物品的状态，在买卖股票的问题中也遇
2021-07-05 23:10:25
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原创 百度飞桨目标检测教程一：目标检测任务综述
百度飞桨目标检测教程一：目标检测任务综述百度飞桨目标检测教程二：RCNN系列论文解析https://blog.csdn.net/phosphenesvision/article/details/108904340百度飞桨目标检测教程三：YOLO系列论文解析https://blog.csdn.net/phosphenesvision/article/details/108904300百度飞桨目标检测教程四：Anchor-Free算法https://blog.csdn.net/phosphenesv
2020-10-02 20:15:23
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原创 百度飞桨目标检测教程二：RCNN系列论文解析
百度飞桨目标检测教程二：RCNN系列论文解析Anchor-based 两阶段目标检测算法 RCNN系列论文解析涉及论文：RCNN FastRCNN FasterRCNN FPN CascadeRCNN LibraRCNNRCNNppt1总述：两阶段算法，先提取框，后进行分类候选框提取 特征提取 分类器RCNNRich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation2014 CVPR引
2020-10-02 20:09:49
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原创 百度飞桨目标检测教程三：YOLO系列论文解析
百度飞桨目标检测教程三：YOLO系列论文解析Anchor-based 单阶段目标检测算法 YOLO系列论文解析涉及论文：YOLOv1 YOLOv2 YOLOv3 PPYOLOYOLOv1ppt1性价比最高，不是精度最高的，但是精度没有很大损失的情况下速度大幅领先，实时性要求>30FPS就可以NetworkAccuracySpeedYOLO63.4VOC45YOLO-Lite52.7VOC155YOLOv278.6VOC40YOLOv2-L
2020-10-02 20:01:35
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原创 百度飞桨目标检测教程四：Anchor-Free算法
百度飞桨目标检测教程四：Anchor-Free算法Anchor-Free 算法解析Anchor-Free 也可以细分为两种策略第一种keypoint-based 涉及论文：CornerNet CornerNet Lite第一种center-based 涉及论文：FCOS CenterNet TTFNetOverall经典算法的总结与展示ppt1思考？anchor-based的方法的本质？不管使用什么方法，都是在每一个像素点生成一系列的anchor，然后判断这些anchor是positiv
2020-10-01 23:40:00
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原创 百度paddlepaddle入门讲解第二周内容
Baidu AI Studio - 2day8 0818讲卷积神经网络，神经网络相关内容请参考https://github.com/Phosphenesvision/3.10–/blob/master/%23CNN-brief-introduction.mdQ1 大致流程单张单通道图像卷积，单张图池化，激活函数act和偏置项，padding填充操作，stride步幅操作，单张多通道图像卷积，多张多通道图像卷积。容易遇到的问题：卷积过后需要添加偏置项。多张多通道图像卷积是一个4维的数组，排列顺
2020-08-24 10:11:17
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原创 百度paddlepaddle入门讲解第一周内容
Baidu AI Studio相关网站：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1297day0 0810两个课程推荐：零基础实践深度学习 机器学习的思考故事传统的课程：线性回归 感知机 逻辑回归实际应该的思考流程：假设空间：设计网络，优化目标：评价或损失函数Loss，寻解算法：优化/求解算法day1 0811Q1 深度学习与机器学习与人工智能Subject 1 Overview人工智能 > 机器学习 >
2020-08-18 19:55:44
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原创 PointNet系列论文阅读之二：PointNet++进阶网络
PointNet++ 论文解析文章：Charles Ruizhongtai Qi, Li Yi, Hao Su, and Leonidas J. Guibas: Pointnet++: Deep hierarchical feature learning onpoint sets in a metric space. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 5099–5108, 2017.作者：Charles R. Qi,
2020-06-12 22:29:10
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原创 PointNet系列论文阅读之一：PointNet基础网络
PointNet 论文解读文章：C. R. Qi, H. Su, K. Mo, and L. J. Guibas. Pointnet: Deep learning on point sets for 3d classification andsegmentation. arXiv preprint arXiv:1612.00593, 2016.作者：Charles R. Qi, Hao Su, Kaichun Mo, Leonidas J. Guibas链接：https://arxiv.org/ab
2020-06-12 22:13:37
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原创 NO.1 Ubuntu16.04利用Anaconda虚拟环境安装Pytorch
NO.1 Ubuntu16.04利用Anaconda虚拟环境安装Pytorch参考链接https://baike.baidu.com/item/anaconda/20407441#viewPageContent关键词unbuntu16.04 anaconda 虚拟环境 pytorch cuda9.0 python3.7安装AnacondaAnaconda Part 1 简介我理解着an...
2020-04-21 22:32:28
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空空如也
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