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C++开发:Cmake命令的用法(cmake c++17)

CMake 是一个跨平台的构建系统,它使用配置文件(CMakeLists.txt)来生成本机构建系统(如 Makefiles、Visual Studio 项目等)。下面是一些常用的 CMake 指令及其用法。

CMake用法,这篇文章讲全了(cmake -wl)

CMake是一个开源的、跨平台的自动化构建系统,用于管理软件构建过程。它通过编写配置文件(CMakeLists.txt),自动生成适合不同编译器和操作系统的构建脚本或项目文件。CMake以其强大的跨平台能力成为众多开发者构建项目的首选工具。无论是简单的单文件项目,还是复杂的多文件、多文件夹乃至集成第三方库的大型工程,CMake都能游刃有余。本文将结合实例详细介绍cmake的常见用法,包括单文件、多文件、多文件夹以及引用第三方库等。

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准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?

交通标志是道路基础设施的重要组成部分,它们为道路使用者提供了一些关键信息,并要求驾驶员及时调整驾驶行为,以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志,可能会发生更多的事故,因为司机无法获知最高安全速度是多少,不了解道路状况,比如急转弯、学校路口等等。现在,每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路标志,这个数字肯定会更高。

每天都在用,但你知道 Tomcat 的线程池有多努力吗?

说点不一样的线程池执行策略和线程拒绝策略,探讨怎么让线程池先用完最大线程池再把任务放到队列中。

荒腔走板

大家好,我是 why,一个四川程序猿,成都好男人。

先是本号的特色,技术分享之前先简短的荒腔走板聊聊生活。让文章的温度更多一点点。

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TensorFlow 项目实战开发教程 - 基于Capsule Networks的图像分类器

简介

TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南(tensorflow2.5.0对应keras)

TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,

这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。

本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观。

用TensorFlow实现ResNeXt和DenseNet,超简单!

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原文来源:GitHub

「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮

ResNeXt-Tensorflow

使用Cifar10数据集的ResNeXt在Tensorflow上的实现。

TFLearn:为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库

TFlearn是一个基于Tensorflow构建的模块化透明深度学习库。它旨在为TensorFlow提供更高级别的API,以促进和加速实验,同时保持完全透明并与之兼容。

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