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原创 __declspec(dllexport)和__declspec(dllimport)
在实际使用中,通常通过预处理宏来动态地选择使用这两个关键字,以便在构建 DLL 和使用 DLL 的不同项目中能够正确处理导入和导出。是一个良好的实践,因为它可以让你更精确地控制哪些符号被导出,以及它们的导出方式。的主要作用之一是为了提供显式的导出声明,以确保在构建 DLL 时,只导出你明确指定的符号,而不是所有符号。这可以提高代码的可维护性和安全性,并减少不必要的导出。也能够使生成的 DLL 库被应用程序使用,但显式地声明导出符号是一个更好的实践,有助于提高代码的可维护性和可靠性。在某些情况下,不使用。
2024-01-19 16:47:29 377
原创 vscode基于cmake结果调试运行
那如何让vscode来帮我们执行呢?答案就是构建下面的task.json文件。* 在VSCode的主菜单中,选择。
2023-11-09 16:18:35 406
原创 并发编程: 1. 并发基础
包括多任务操作系统任务切换和基于多处理器的“真并发”。1.1 并发的方式多进程和单进程多线程。多进程并发:需要进程间通信,固定开销大,更容易编写出安全的并发代码。多线程并发:同一进程内所有线程都共用相同的空间地址,且所有线程都能直接访问大部分数据。额外开销更低,c++并不直接支持进程间通信,所以采用多进程的应用不得不依赖于平台专属的API。
2023-11-05 18:33:45 76
原创 【无标题】
3. 在梯度下降算法中,如果学习率太大,loss不是来回震荡,而是爆炸。如下图:在第二种情况中,如果学习率太大,参数更新超过了最小值点,由于学习率的放大作用,loss到了更高的一点,基于这点的偏导数,乘以放大的学习率,会反向跳到更大的loss处。所以,学习率太大,最终的loss不是震荡,而是爆炸。1. 误差平方代价函数,对于大多数问题,特别是回归问题,都是一个合理的选择。2. 梯度下降会自动采取更小的步骤,所以不需要随时间减小学习率a。降低特征数量:手动选择或者模型自动选择特征。4. 解决过拟合问题。
2023-10-06 19:40:44 79
原创 概率深度学习建模数据不确定性
理解论文 What uncertainties do we need in Bayesian deep learning for computer vision?(NeurIPS 2017) [1]中的数据不确定性建模,并给出公式推导。论文[1]指出不确定性uncertainty分为随机不确定性(aleatori…
2023-09-25 15:28:35 193
原创 To Learn
本系列已授权极市平台,未经允许不得二次转载,如有需要请私信作者。考虑到每篇文章字数的限制, 每一篇文章将按照目录的编排包含两到三个小节,而且这个系列会随着Vision Transformer的发展而长期更新。TVision Transformer 超详细解读 (原理分析+代码解读) (十七) - 知乎。
2023-08-02 10:42:02 191
转载 pytorch DDP 介绍(一):变量介绍
local_rank: rank是指在整个分布式任务中进程的序号;local_rank是指在一台机器上(一个node上)进程的相对序号,例如机器一上有0,1,2,3,4,5,6,7,机器二上也有0,1,2,3,4,5,6,7。每个node包含16个GPU,且nproc_per_node=8,nnodes=3,机器的node_rank=5,请问world_size是多少?物理节点,就是一台机器,节点内部可以有多个GPU(一台机器有多卡)。rank=0的进程就是master进程。每个物理节点上面进程的数量。
2023-05-19 11:53:25 144
转载 Torch常用代码段合集
继承torch.nn.Module类写自己的loss。标签平滑(label smoothing)写一个label_smoothing.py的文件,然后在训练代码里引用,用LSR代替交叉熵损失即可。label_smoothing.py内容如下:“” “Args:Returns :”“ ”tothem.Args:Returns :”“ ”if x.dim()!= 2 :else :或者直接在训练文件里做label smoothing。
2023-05-10 17:35:37 674
原创 vectornet 运行中的问题
pkl文件是py3.8+pickle5保存的,所以在python3.7+pickle protocle4环境下无法读取。Q2 无法加载script模型。
2023-03-28 11:33:06 76
原创 mmdetection3d-之(三)--FCOS3d训练waymo数据集
waymo数据集v1.2.0可以从这里下载。其中,train(32个压缩包),test(8个压缩包),val(8个压缩包)。这里的文件都是压缩包,每个都有20个G左右。如果不想下载压缩包,可以下载解压好individual的segments。waymo数据集的解析代码在这里,可以按照demo进行解析与可视化。
2023-03-10 20:14:57 2269 10
原创 mmdetection3d-之(一)--FCOS3d训练nuscenes-mini数据集
fcos3d训练nuscenes-mini 数据集
2023-02-16 11:13:05 3056 4
原创 windows通过ssh连接ubuntu远程docker cotainer报错
windows通过ssh连接ubuntu远程docker cotainer报错
2023-01-30 15:31:04 1060
深度学习制作标签脚本
2020-10-09
uchar数据保存为png图片
2020-09-28
ippicv_windows_20141027.zip
2020-05-13
libxml2 VS库.zip
2020-05-11
ntp_client.zip
2019-09-02
fatal error C1083: 无法打开包括文件:“stdint.h”: No such file or directory。
2019-04-30
fatal error C1083: 无法打开包括文件:“stdint.h”: No such file or directory
2019-04-28
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