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摘要:
stdcall_once(): 该函数的第一个参数为标记,第二个参数是一个函数名。 功能:能够保证多线程调用函数func()时只被调用一次。具备互斥量的能力,而且比互斥量消耗的资源更少,更高效。 call_once()需要与一个标记结合使用,这个标记为stdonce_flag;其中once_flag 阅读全文
摘要:
@ 一、基本概念 在多线程环境中,有多个线程竞争同一个公共资源,就很容易引发线程安全的问题。因此就需要引入锁的机制,来保证任意时候只有一个线程在访问公共资源。 互斥量就是个类对象,可以理解为一把锁,多个线程尝试用lock()成员函数来加锁,只有一个线程能锁定成功,如果没有锁成功,那么流程将卡在loc 阅读全文
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@ 一、头文件 std::thread 在 头文件中声明,因此使用 std::thread 时需要包含 头文件。 二、std::thread 构造函数 (1). 默认构造函数,创建一个空的 thread 执行对象。 (2). 初始化构造函数,创建一个 thread对象,该 thread对象可被 jo 阅读全文
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@ 一、用函数对象创建线程 // 用函数对象创建线程 #include <iostream> #include <thread> using namespace std; void func(){ cout<<"我的线程开始执行了"<<endl; //... cout<<"我的线程结束执行了"<<e 阅读全文
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方法一 PROJECT(HELLO) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CAMKE_CXX_FLAGS} -std=c++11") AUX_SOURCE_DIRECTORY(. SRC_LIST) ADD_EXECUTABLE(hello ${SRC_LIST}) 从cmake的CMak 阅读全文
摘要:
@ 一、简介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非监督式学习任务 ●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器) 二、原理 举一个制造假钞的例子: 生成器:制造假钞的人 判别器:警察 训练过程: 制造假钞的人生产假钞 警察判断是否是假 阅读全文
摘要:
一、定义 语义图像分割的目标是标记图像每个像素的类别。因为我们需要预测图像中的每个像素,所以此任务通常被称为密集预测。 二、参考资料 论文:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 三、网络结构 四、Transpo 阅读全文
摘要:
一、前言 1.1 什么是目标检测 目标检测问题可以分为以下两个问题: 分类:所有类别的概率 定位: 4个值(中心位置x,y,宽w,高h) 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启 阅读全文
摘要:
@[TOC] 在CBIR中,图像通过其视觉内容(例如颜色,纹理,形状)来索引。 一、实现原理 首先从图像数据库中提取特征并存储它。然后我们计算与查询图像相关的特征。最后,我们检索具有最近特征的图像 二、 基于内容的图像检索的特征提取 在这篇研究论文中(https://arxiv.org/pdf/14 阅读全文