用了一段时间的cb，Devc++，但一直感觉cb的高亮太差，而Devc++使用体验差（尤其是代码补全功能），换过vs2017，但是由于其太大了，卡顿十分明显，所以最终选择了vscode这款轻量级编译器。由于自己在配置c++开发环境时遇到了不少问题，因此特地写了这篇博文，希望能够帮助后来者快速实现c++环境配置。步骤一：下载vscode直接进入vscode官网下载即可，要注意选择与自己系统符合的版本

多模态融合 Multimodal Fusion多模态融合（Multimodal Fusion ）负责联合多个模态的信息，进行目标预测（分类或者回归），属于 MMML 最早的研究方向之一，也是目前应用最广的方向，它还存在其他常见的别名，例如多源信息融合（Multi-source Information Fusion）、多传感器融合（Multi-sensor Fusion)。按照融合的层次，可...

摘要本论文是作者对XtratuM Hypervisor进行学习和研究的工作总结，涵盖了作者为XtratuM Hypervisor所做的研究内容：中断管理、Hypercall、任务管理、虚拟内存管理等模块向不同Linux内核上的移植，域间通信工具、设备驱动模型的设计和实现，基于XtratuM Hypervisor的应用实例(冗余实时控制系统)开发,XtratuM Hypervisor系统的重要功能模

直接卷积是按照卷积层的计算特性进行计算，在计算之前需要对输入特征图补零，补零的好处之一是可以让输入特征图在卷积层处理后，输出特征图和输入特征图的大小保持一致。同时，补零可以有效保护输入特征图的边缘特征信息，使其在卷积层的处理过程中得到有效保护。...

Kaggle优胜者详解：如何用深度学习实现卫星图像分割与识别最近，Kaggle网站举办了一场在卫星图像上进行场景特征检测的比赛Dstl Satellite Imagery Feature Detection，数据集由英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供。以色列团队http://deepsense.io在419支参赛队伍中获得了第四名的成绩。http://deepsense.io的模型...

使用autograd可实现深度学习模型，但其抽象程度较低，如果用其来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大。在这种情况下，torch.nn应运而生，其是专门为深度学习而设计的模块。torch.nn的核心数据结构是Module，它是一个抽象概念，既可以表示神经网络中的某个层（layer），也可以表示一个包含很多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，撰写自己的网络/层。.

Kaggle优胜者详解：如何用深度学习实现卫星图像分割与识别最近，Kaggle网站举办了一场在卫星图像上进行场景特征检测的比赛Dstl Satellite Imagery Feature Detection，数据集由英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供。以色列团队http://deepsense.io在419支参赛队伍中获得了第四名的成绩。http://deepsense.io的模型...

COCO2017http://www.functionweb.tk/?/coco2017/如果遭遇下载失败的情况请访问https://blog.csdn.net/weixin_43599336/article/details/87801040原始地址：http://images.cocodataset.org/zips/train2017.ziphttp://images.cocodataset.

【VMware】虚拟机中Ubuntu无法连接网络的有效解决办法2018年03月01日 09:33:17EthanYYYY阅读数：17131版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u013554213/article/details/794080841、Ubuntu网络设置：依次单击【System Settings】--...

1.假如由于网络原因，需要在一台无网络的电脑上运行镜像，docker是支持的。最关键的是，学会使用docker的 save 命令。你需要做的主要有3步骤：1：先从一个有网络的电脑下载docker镜像docker pull centos2：保存镜像到本地文件docker save -o centos_image.docker centos3：把镜像拷贝到无网络的电脑，然后通过do...