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【Linux系统编程】进程控制(三)——进程程序替换

比execvp多了一个e那它又有什么不同呢?我们看到它在后面又多了一个参数,也是一个char*数组,名为envp我们之前环境变量那篇文章,学习main函数的第三个参数,不就和它一样嘛所以,这里第三个参数,使得进程可以显式传递新环境变量数组,不继承父进程环境那下面就修改代码继续演示这个接口:上面我们演示的都是重新替换执行系统的一些命令,当然程序替换也可以执行我们自己写的程序。比如我们现在新写一个C+

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#linux#运维#服务器
【Linux系统编程】进程控制(三)——进程程序替换

比execvp多了一个e那它又有什么不同呢?我们看到它在后面又多了一个参数,也是一个char*数组,名为envp我们之前环境变量那篇文章,学习main函数的第三个参数,不就和它一样嘛所以,这里第三个参数,使得进程可以显式传递新环境变量数组,不继承父进程环境那下面就修改代码继续演示这个接口:上面我们演示的都是重新替换执行系统的一些命令,当然程序替换也可以执行我们自己写的程序。比如我们现在新写一个C+

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#linux#运维#服务器
图详解第五篇:单源最短路径--贝尔曼-福特(Bellman-Ford)算法

单源最短路径--Bellman-Ford算法(可处理带负权路径的图)

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#算法#图论
KMP算法详解

字符串匹配算法——KMP算法详解

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#算法
图详解第五篇:单源最短路径--贝尔曼-福特(Bellman-Ford)算法

单源最短路径--Bellman-Ford算法(可处理带负权路径的图)

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#算法#图论
CANN开源仓Catlass模板库核心能力与编程实战

Catlass 模板库通过“分层架构+组件复用”,解决了昇腾算子开发“门槛高、效率低、性能难优化”的痛点。未来,随着昇腾 AI 处理器迭代,Catlass 将进一步支持稀疏计算、动态 Shape 等场景,成为 AI 原生开发的核心基础设施。CANN 与 Catlass 关系:图:CANN AI架构计算架构图CANN AI架构计算架构图展示其分层结构:上层为深度学习框架适配、创新算子与库、AI应用;

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#开源#java#dubbo +1
ResNet 图像分类在 openEuler 上的性能大揭秘

在人工智能和深度学习快速发展的背景下,我一直关注图像分类在实际系统上的性能表现。作为经典模型,ResNet 的深层残差网络结构在图像分类中表现优异。我决定在 openEuler 平台上进行全面测试,评测其推理速度、资源占用以及优化策略,并分享我的实践经验,帮助大家在这个系统上实现高效、稳定的 AI 推理。ResNet 是经典的深度卷积神经网络,通过残差连接解决了深层网络的训练困难。今天我将在 op

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#分类#数据挖掘#人工智能
目标检测模型量化加速在 openEuler 上的实现

知识蒸馏是一种让小模型向大模型“学习”的方法,这样小模型也能有不错的表现,同时更轻量、跑得更快。今天,我会在 openEuler 上演示怎么做知识蒸馏,包括搭建教师模型和学生模型、训练过程以及效果展示,让大家直观看到精度和速度的提升。

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
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