logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Qt中的QWebEngineView

编译器一定要选择MSVC。本人使用的是【MSVC2019-64】酷炫界面的可以使用这种方式。其他使用Qt.。使用这种方式交叉开发。可以使用一个html界面使用一个QWebEngineView对象。每个对象放置在// 页面1: 登录页 (mermaid.html)// 页面2: 主页 (WebTest.html)// 使用 qrc 资源// 添加到 stacked widget// index 0/

文章图片
#qt#数据库#c++
卷积神经网络中channels,filter,batch和feature map的理解。通过VGG16源代码在加深理解。

batch可以理解为相册,相册内通常是有很多张图片。如果是黑白图像,channel就是1。彩色的channel不就是3嘛。呜呜呜呜呜!!!!!class Vgg16_net(nn.Module):def __init__(self):super(Vgg16_net, self).__init__()self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=

#cnn#人工智能#神经网络
卷积神经网络参数量计算(模型参数,内存占用,显存占用)

1.模型参数每一次卷积的参数量和特征图的大小无关,仅和卷积核的大小,偏置及BN有关。1.每个卷积层的参数量,+1表示偏置:Co x (Kw x Kh x Cin + 1)2.全连接层的参数量(D1 + 1) x D23.BN层的参数量因为BN层需要学习两个参数 γ \gamma γ和 β \beta β,所以参数量是2xCoprint('# generator parameters:', sum(

#cnn#人工智能#神经网络
深度学习笔记

想象一下你有一条生产线,这条生产线由多个工作站组成,每个工作站负责对产品进行某种特定的加工。原材料从生产线的一端进入,经过每个工作站的处理后,成品从另一端出来。在这个过程中,每个工作站都对原材料进行了某些操作,使得它逐渐变成了最终的产品。在深度学习中,神经网络就像这条生产线,输入数据就是原材料,而每一层就是一个工作站。前向传播就是指原材料(输入数据)经过各个工作站(神经网络的各层)的处理,最终变成

文章图片
#深度学习
SCPI命令笔记

5. 读取设备电压(功能和第4条命令达到一样的效果)6. 读取设备电流 (功能和第4条命令达到一样的效果)3. 清除设备的状态寄存器和事件队列。7. 查询设备当前电压测量范围。8. 查询设备当前电流测量范围。10. 设置电流的测量范围。9. 设置电压的测量范围。

Linux中的挂载

假设我们有一个 U 盘设备,当我们将 U 盘挂载到/mnt/usb目录时,系统会把这个 U 盘文件系统中的内容与/mnt/usb关联起来,之后我们只需进入/mnt/usb,就能看到 U 盘中的所有文件。/mnt/usb目录是空的。/mnt/usb目录中显示的是 U 盘的文件内容。

文章图片
#linux#运维#服务器
MCU中的LSB、MSB和大端模式、小端模式

网络字节序、Modbus协议都是大端模式;主机字节序是小端模式;

文章图片
#c语言#c++
到底了