目录 NCNN简介 NCNN注意事项 NCNN使用心得 小技巧 小想法 NCNN简介 ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架.ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用.无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架.基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖.ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用,如 QQ,Qzone,微信,天天P图等. 关于安装.编译.使用步骤等不在赘述,官

不多说,直接贴程序,如下所示 # -*- coding: utf-8 -*- # 定义二叉树节点类 class TreeNode(object): def __init__(self,data=0,left=0,right=0): self.data = data self.left = left self.right = right # 遍历某一层所有节点,并打印 def TransLevel(root,level): if root == None: return else: if leve

package是什么 package好比java用来组织文件的一种虚拟文件系统.package把源代码.java文件,.class文件和其他文件有条理的进行一个组织,以供java来使用. 源代码的要求最严格,而一旦源代码自己声明了在哪个package路径之下,class也就有了自己在哪个package下面的信息,就是那句程序开头的"package xx.xx.xx".package可以用来区分同样名称的.class的类, .java文件和.class不是一对一,而是一对多的关系,不过.

第一层:物理层 第二层:数据链路层 802.2.802.3ATM.HDLC.FRAME RELAY 第三层:网络层 IP.IPX.ARP.APPLETALK.ICMP 第四层:传输层 TCP.UDP.SPX 第五层:会话层 RPC.SQL.NFS .X WINDOWS.ASP 第六层:表示层 ASCLL.PICT.TIFF.JPEG. MIDI.MPEG 第七层:应用层 HTTP,FTP,SNMP等 https://www.nowcoder.com/questionTerminal/7cf699

cin>>m>>n; ;i<=m;i++) { ; char ch=' '; ) //在遇到换行之后进入下一层循环读入. { x++; cin>>c[x]; ch=getchar(); } 神奇的输入. get skill!

一.题目: 石家庄铁道大学基础教学楼一共有四部电梯,每层都有人上下,电梯在每一层都停.信1201-1班张一东每层都停有点儿不耐烦.如果在上下课高峰时刻电梯从一层上行,但只允许停留在某一层.每个人选择自己的目的地,使他们爬楼层数最少. 二.设计思想: 1,(基础算法)首先用最笨的办法去思考这个问题,就是让电梯从第二层楼开始停.然后计算所有人爬楼层数之和,知道第N层,然后找出爬楼层数最少的就是电梯要停留的层数. 2,(优化算法)假设电梯停在第 i 层楼,我们计算出所有乘客总共爬楼梯的层数是Y.如果有

题目: •石家庄铁道大学基础大楼一共有四部电梯,每层都有人上下,电梯在每层都停.信1201-1班的张一东觉得在每层都停觉得不耐烦. •由于楼层不太高,在上下课高峰期时时,电梯从一层上行,但只允许停在某一楼层.在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层. •问电梯停在那一楼层,能够保证这次乘坐电梯的所有乘客爬楼梯的层数之和最少. 一.设计思想 1.解法一 可以从第一层开始枚举一直到第N层,然后计算如果电梯在第x层停的话所有乘客总共要爬多少层楼.这是最为直接的一个解法.程序代码就

http://wu110cheng.blog.163.com/blog/static/13334965420121120102439190/ Firefox下网页缩放时防止div被挤到下一层 问题:三个div,一个div中包含两个浮动带有border边框的div:且样式设计中保证两个div全部宽度之和等于外层div的宽度.在火狐下缩放网页显示比例小于100%时,会导致右边div被挤到下一行. 案例: <style> *{ margin:0; padding:0;} #box{width:300

刚做完的一个项目,在测试时出现了一个问题:由于多线程的存在,当进行语音识别时:如果用户点击程序界面上的button或者其他接受点击事件后会发出信号的widget时,程序会crash ! 后来尝试着从多线程上去解决,但是比较困难:后来只能从另外一条路来解决,那就是:当语音识别进行时:禁掉一切用户操作! 所谓的禁掉一切UI操作,在手机等手持设备上,尤其是纯触摸屏的设备上,主要就是指的禁止mouse操作!当然了:也可能是禁止键盘操作等.那如何去做这一点呢? 方法:我们可以截获禁止操作的窗口的所有eve

题目:对于一颗完全二叉树,要求给所有节点加上一个pNext指针,指向同一层的相邻节点:如果当前节点已经是该层的最后一个节点,则将pNext指针指向NULL:给出程序实现,并分析时间复杂度和空间复杂度. #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> using namespace std; struct TreeNode { int m_nVal

ncnn刚发布不久,博主在ios下尝试编译. 遇上了openmp的编译问题. 寻找各种解决方案无果,亲自操刀. 采用std::thread 替换 openmp. ncnn项目地址: https://github.com/Tencent/ncnn 后来询问ncnn的作者才知道在ios下的编译方法. 至此,当时的临时方案 采用std::thread 替换 openmp. 想想也许在一些特定情况下还是比较适用的,当前方便两者之间进行切换验证. 抽空写了一个示例项目. 项目地址: https://git

方法就是在图片上面加一层DIV,将DIV的背景颜色调成rgba(0,0,0,0.3);即可

目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 这篇文章将从3个角度:加权.模版匹配与几何来理解最后一层全连接+Softmax.掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项.参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想. 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最后一层往往是全连接层+Softmax(分类网络),如下图所示,图片来自StackExchan

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt from keras.utils import np_utils import keras import numpy as np from ker

1.使用函数模型API,新建一个model,将输入和输出定义为原来的model的输入和想要的那一层的输出,然后重新进行predict. #coding=utf-8 import seaborn as sbn import pylab as plt import theano from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Activation from keras.models import Model mod

文/沉默王二 人这一生,总会遇到一些不可预料的麻烦,这些麻烦可能会让我们遭受沉重的打击.为了减轻因此承受的负担,我们就会买保险. 本着负责任的态度,我们程序员在写代码的时候,都非常的严谨.但程序在运行的时候,往往会出现一些令人意想不到的错误,导致那些不被期望的事件发生,最终,程序没有按照我们的预期正常地执行下去——异常发生了,是任程序自生自灭,还是将错误输出给用户? Java为此提供的解决方案是——异常处理机制. 异常处理机制能够让程序在异常发生时,按照代码预先设定的异常处理规则,针对性地处理异

1 通过在web应用的前面加一层nginx ,可以实现一台主机部署多个应用,每个应用都可以用不同的域名去访问,并且端口都是80 2 nignx 转发websocket长连接 1 每个web应用,他们运行的端口一定不是在80端口,80端口已经被nginx占用了. 2  理解   location  的含义 location ^~ /abc/microChat { proxy_pass http://www.xxxx.xxxx:16000; proxy_http_version 1.1; proxy

1.git clone https://github.com/Tencent/ncnn 2.按照wiki说明来编译,根据需要,选择不同的编译方式.在ncnn/CMakeLists.txt中,可选择编译examples.benchmark.src. https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build 3.如果编译examples,则需要添加opencv,在example/CMakeLists.txt中,首行添加: set(OpenCV_DIR  /h

Medium! 题目描述: 给定一个二叉树 struct TreeLinkNode { TreeLinkNode *left; TreeLinkNode *right; TreeLinkNode *next; } 填充它的每个 next 指针,让这个指针指向其下一个右侧节点.如果找不到下一个右侧节点,则将 next 指针设置为 NULL. 初始状态下,所有 next 指针都被设置为 NULL. 说明: 你只能使用额外常数空间. 使用递归解题也符合要求,本题中递归程序占用的栈空间不算做额外的空间复

Medium! 题目描述: 给定一个二叉树 struct TreeLinkNode { TreeLinkNode *left; TreeLinkNode *right; TreeLinkNode *next; } 填充它的每个 next 指针,让这个指针指向其下一个右侧节点.如果找不到下一个右侧节点,则将 next 指针设置为 NULL. 初始状态下,所有 next 指针都被设置为 NULL. 说明: 你只能使用额外常数空间. 使用递归解题也符合要求,本题中递归程序占用的栈空间不算做额外的空间复

prerequisite 是为了在PC上熟悉ncnn的基本代码,所以用Visual Studio来配置的. 期间用过VS2013(update5)/VS2015/VS2017,反正都是基于CMake生成一个.sln再开VS编译,都能编译通过. 个别细节在博客里可能有写错.写漏,如果你觉得要吐槽欢迎在评论区贴出. 先装了这些: vs2015,注意勾选win10 SDK cmake git opencv, 官网下载的3.x版本的是vs2015预编译好的,或自己编译 下载https://github.