摘要： #include <iostream>using namespace std;void f(int a[][3], int row){ for(int i = 0; i < row; i++) { for(int j = 0; j < 3; j++) { cout << a[i][j] << " " 阅读全文

摘要： 举个例子， void f(const int &x) 和 void f(int &x) 是不同的函数。 函数的返回值不能作为区分 阅读全文

摘要： 现象： 用caffe time测试网络结构，前向传播是 8 ms左右， 实际集成后运行的时候，forward耗时大概4-5ms。 输入大小是一致的。 于是开始查这个问题。 最后定位到，差别在proposal层的sort_box函数。caffe time的耗时明显比集成的多3ms左右。 sort_bo 阅读全文

摘要： #include <iostream> class A{ public: void f(); private: void g(); }; int main() { A a; return 0; } 只要你不使用声明的函数，完全没有任何问题。 如果使用了，链接会出错。 阅读全文

摘要： 从现在 到 年底的书单： 把这些书读完，让自己更强大。 1、C++ 要精通 2、python 熟悉 3、深度学习 熟悉 4、Linux基础操作 熟悉 5、数据结构 精通 LeetCode 刷题目。 阅读全文

摘要： C++标准规定类的大小不为0，空类的大小为1，当类不包含虚函数和非静态数据成员时，其对象大小也为1。 如果在类中声明了虚函数（不管是1个还是多个），那么在实例化对象时，编译器会自动在对象里安插一个指针指向虚函数表VTable，在32位机器上，一个对象会增加4个字节来存储此指针，它是实现面向对象中多态 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/ccrazyman/article/details/8138425 阅读全文

摘要： 声明：只是自己写博客总结下，不保证正确性，我的理解很可能是错的。。 首先，mobile net V1的主要特点是： 1、深度可分离卷积。用depth-wise convolution来分层过滤特征，再用point-wise convolution来组合每个层，产生新的特征。 2、引入width-mu 阅读全文

摘要： 这个二逼问题不会是最后一次。 ipcv-****.tar.gz 这个文件在cmake的时候会卡住，这里先下载这个文件，大概38M，放到.cache/ippcv目录下就可以了。貌似还需要改下名字。 就可以了。 阅读全文

摘要： CNN是一个运用卷积神经网络进行图片分类的开山之作。RCNN是第一个把图片分类和目标检测连接起来的作品。 RCNN主要解决的问题是： 1、怎样用深度神经网络进行目标定位；2、怎样用小批量的标注数据来训练一个大容量网络。 一、检测和分类的区别，就是多了一个框定位。作者的方法是：recognition 阅读全文