深度解读《深度探索C++对象模型》之C++的临时对象（一）
可以减少调用一次构造函数和一次析构函数，也有可能采用更激进的优化手法，直接将c的地址传递给operator+函数，直接在函数里构造对象c，优化掉局部对象result和临时对象。第三种情形即是之前文章“深度解读《深度探索C++对象模型》之返回值优化”里讲过的，当类中有定义了拷贝构造函数时会触发编译器启用NRV优化。我们把优化选项打开，即把编译选项“-fno-elide-constructors”去掉，重...
【深度学习实战（32）】模型结构之解耦头（de-coupled head）与耦合头（coupled head）
一、传统耦合头局限性 传统的检测模型，如YOLOv3和YOLOv4，使用的是单一的检测头，它同时预测目标类别和框的位置。然而，这种设计存在一些问题。首先，将类别预测和位置预测合并在一个头中，可能导致一个任务的误差对另一个任务的影响。其次，类别预测和位置预测的问题域不同，类别预测是一个多类分类问题，而位置预测是一个回归问题。这意味着它们需要不同的损失函数和网络层。 二、解耦头优势 解耦头的设计解决了上...
JavaScript 垃圾回收机制深度解析：内存管理的艺术
文章目录 🎭 引言一、JavaScript内存模型与生命周期的深度解析📌 基本数据类型与栈内存的精妙运作📌 复杂数据类型与堆内存的广袤世界📌 生命周期管理的智慧与实践策略📌 WeakMap 和 WeakSet 介绍 二、垃圾回收机制（Garbage Collection, GC）的深度探索📌 引用计数法（Reference Counting）📌 标记-清除法（Mark-and-Sweep）📌 分代收...
漫谈音频深度伪造技术
作为人工智能时代的新型媒体合成技术，深度伪造技术近年来在网络媒体中的涉及领域越发广泛、出现频次越发频繁。据路透社报道，2023年，社交媒体网站上发布50万个深度伪造的语音和视频。 1、深度伪造技术的五个方面 音频深度伪造技术：涵盖语音克隆、音乐深度伪造、声音深度伪造等。这些技术的实现难度和成本较低，但需要大量高质量的语音数据进行训练。视频深度伪造技术：包括数字替身、面部替换、老化特效、虚拟人...
【深度优先搜索 图论 树】2872. 可以被 K 整除连通块的最大数目
本文涉及知识点 深度优先搜索 图论 树 图论知识汇总 LeetCode 2872. 可以被 K 整除连通块的最大数目 给你一棵 n 个节点的无向树，节点编号为 0 到 n - 1 。给你整数 n 和一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges ，其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中节点 ai 和 bi 有一条边。 同时给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 value...
Android世界的入口-深度解锁Activity的秘密
在Android开发的绿洲中，四大组件犹如皇冠上的明珠，而Activity则是其中最引人注目的那一颗。作为用户体验的视觉入口，每次我们打开应用、切换界面，都离不开Activity的身影。但话虽如此，Activity并非是一个简单的概念，它深藏着Android系统许多精妙绝伦的设计，值得我们仔细探究。今天，就让我带你领略一番Activity的前世今生! 一、Activity 的基本介绍 1、Activ...
深度学习模型Deep Learning Model
什么是深度学习？？ 深度学习模型的核心特点包括： 深度学习的发展史 总结： 当我们说深度学习模型时，我们在谈论一种特殊的计算机程序，它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型，因为它们由很多层次（或称为深度）组成，每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释：想象你正在学习做一个汉堡包，你需要逐步学习每一个步骤，比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。...
Microsoft Edge 使用心得与深度探索
微软推出的一款基于 Chromium 开源项目的网页浏览器，它继承了 Chrome 的许多特性，并添加了一些独特的功能，比如垂直标签页、集锦、沉浸式阅读器等。 Microsoft Edge 使用心得与深度探索 一、Microsoft Edge 简介 Microsoft Edge 是微软继 Internet Explorer 之后推出的新一代网页浏览器，它不仅在性能上有了显著提升，而且在安全性、兼容性和...
【深度学习基础（1）】什么是深度学习，深度学习与机器学习的区别、深度学习基本原理，深度学习的进展和未来
文章目录 一. 深度学习概念二. 深度学习与机器学习的区别三. 理解深度学习的工作原理1. 每层的转换进行权重参数化2. 怎么衡量神经网络的质量3. 怎么减小损失值 四. 深度学习已取得的进展五. 人工智能的未来 - 不要太过焦虑跟不上 一. 深度学习概念 先放一张图来理解下人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的关系。 深度学习是机器学习的一个分支领域：它从数据中学习表示，强调从连续的层中...
【PyTorch与深度学习】4、PyTorch的Dataset与DataLoader详细使用教程
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. Dataset与DataLoader Dataset类是处理单个训练样本的，也就是它是实现如何从磁盘中读取训练数据集，包括它的标签，还会做一些数据预处理，最后变成x和y的训练对象。（构建数据集） DataLoader：我们通过Dataset...