- 博客(45)
- 收藏
- 关注
RSS订阅转载 C++内存泄漏
1. 内存泄漏内存泄漏：指因为疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并不是指内存在物理上的消失，而是应用程序分配某段内存后，因为设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。void MemoryLeaks() { // 1.内存申请了忘记释放 int* p1 = (int*)malloc(sizeof(int)); int* p2 = new int; // 2.异常安全问题 int* p3 = new int[10]; Func(); // 这里
2020-08-11 09:27:28
172
转载 构造函数，拷贝构造函数和赋值函数
C++中一般创建对象，拷贝或赋值的方式有构造函数，拷贝构造函数，赋值函数这三种方法。下面就详细比较下三者之间的区别以及它们的具体实现1.构造函数构造函数是一种特殊的类成员函数，是当创建一个类的对象时，它被调用来对类的数据成员进行初始化和分配内存。（构造函数的命名必须和类名完全相同）首先说一下一个C++的空类，编译器会加入哪些默认的成员函数·默认构造函数和拷贝构造函数·析构函数·赋值函数（赋值运算符）·取值函数**即使程序没定义任何成员，编译器也会插入以上的函数！ 注意：构造函数可以被重载，
2020-08-10 16:36:01
440
原创 struct、union、const 和 #define 区别
1. struct、unionstruct可以存储不同类型数据，可以同时使用，union也可以存储不同类型的数据，但是只能同时存储其中的一种，也就是说当存储int类型的变量时，其他数据类型丢失，存储double时，int之类的数据也会丢失。在一个联合体内可以定义多种不同的数据类型。union中的各个成员共用一块内存。共用内存的大小是和union中占空间最大的元素所占用的空间一样大，即这些数据共享同一段内存。通过这种方法，可以达到节省空间的目的。与struct相同，union的默认访问权限也是公有的
2020-08-10 15:49:02
391
原创 2021届秋招面试
1. 阿里一面凉经一面电话面，准备了电脑没用上。上来先说了30分钟项目的问题，阿里特别注重应届生的潜力问题，也就是说你对项目的思考够不够，不是项目做完了就行，还得看你做项目时思考问题的深度和广度，显然我被dissl了，潜力有限的那一种。接下来就是20分钟的C++和C混合双打。malloc/free, new/delete问题,我似乎答得不够全面；深浅拷贝+类的深浅拷贝代码口述...
2020-08-09 17:48:00
1057
1
原创 2021届秋招笔试（开发岗）
2021届的秋招说是诸神之战也不为过，对于我这种菜鸟简直是太难了。1. 联发科MTK的笔试做了2次，第一次系统出现了Bug，过了一周补考了(体验非常不好)。因为MTK是芯片公司，投的是嵌入式开发岗，笔试题目有逻辑题、翻译题(台企)，选择题，填空题，编程题（一道，直接AC），估计是填空题做的差了，至今未有面试邀请，也可能是大佬太多，合肥地区都有1000+的投递。2. 广联达广联达题型有选择和编程（3道），选择题基本上都是虚函数填空型的，及其恶心费时间，编程题难度不低，AC了2道，一天后“暂不匹配”，也
2020-08-02 09:40:59
1668
4
转载 TCP的拥塞控制
在某段时间，若对网络中某一资源的需求超过了该资源所能提供的可用部分，网络性能就要变坏，这种情况就叫做网络拥塞在计算机网络中数位链路容量（即带宽）、交换结点中的缓存和处理机等，都是网络的资源。若出现拥塞而不进行控制，整个网络的吞吐量将随输入负荷的增大而下降。当输入的负载到达一定程度 吞吐量不会增加，即一部分网络资源会丢失掉，网络的吞吐量维持在其所能控制的最大值，转发节点的缓存不够大这造成分组的丢失是拥塞的征兆。TCP的四种拥塞控制算法1.慢开始2.拥塞控制3.快重传4.快恢复假定：1.
2020-07-22 15:51:37
109
原创 offer--刷题之路（持续更新）
本篇博客是博主为了秋招在牛客网上看的一些面经的答案以及学习的心得，绝大篇幅都是复制，因涉及的博客过多无法注释来源。秋招不易，还请见谅。
2020-06-09 11:22:41
1049
原创 史上最长假期
**在家待了将近四个月，回家时啥也没带，学术上毫无进展，论文也没来得及发出去，马上秋招，在家复习的状态也不好，效率低下，大厂的offer不知道能否赏一个给我，想一想计算机行业的offer也是难拿。本科学习的电子，读研研究的图像算法，但是市场一直在变化，没有顶会论文，不是211/985硕士，双非小硕只能找个开发岗存活。刷题一直在进行，但是看了面经才知道面试不只是编程：扎实的编...
2020-05-05 21:23:35
381
1
原创 cookie和session
cookie数据存放在客户的浏览器上，session数据放在服务器上. 简单的说，当你登录一个网站的时候，如果web服务器端使用的是session,那么所有的数据都保存在服务器上面
2020-03-23 14:10:25
113
1
原创 把孤独当作晚餐
细数一下，这是放假回来的第五天了。这五天有感颓废，整日在实验室也是无所事事，简单记述一下放假到归来的日程！七月21号我焦急的等了一天六月投的一篇会议论文的结果，终于收到了会议主办方的接收通知，那一刻突然非常的平静，俺也不知道为啥。会议给了我一个月的修改再提交的日期，于是，在和boss说了一声，我果断买票回家。七月23回的家，在南昌中转了一趟，但是火车晚点了四个小时，在南昌站等待到了晚上八点，说...
2019-08-09 16:05:33
278
3
原创 构建CNN框架的主流block(一)——SE和CBAM
SENET是2017年的世界冠军，CBAM是2018年的分类冠军，它和SE一样也是一个模型，现在任何流行网络都可以嵌入这个模块。博主只是简单的赘述一下这些模块的思想，如有错误请各位大佬指点批评！！！SESE全称Squeeze-and-Excitation，它注重通道信息。SE的出现是为了解决在卷积池化过程中feature map的不同通道所占的重要性不同带来的损失问题。在传统的卷积池化过...
2019-07-09 22:38:57
11414
原创 构建CNN框架的主流block(前言)
上次动笔已是3个多月前了，这段时间做实验、写论文、打比赛三件事令人很充实，同时带来的也是一次又一次的心情烦闷，有时想着有个大佬带飞多好。做实验使我明白了阻碍实验成功的不是代码，而是你能不能 follow 那些 state-of-art,在这个深度学习大行其道的学术界中，你所能想到的神经网络基本上在你的方向都已实现过了，一味的修改网络层数、参数已是out了，当然了，我也见过不少，发的也都是一些可能...
2019-06-25 22:26:19
1146
原创 ground truth 在机器学习中的含义
在机器学习中， ground truth表示监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth
2019-02-26 10:15:02
641
原创 《基于增强 AlexNet 的深度学习的阿尔茨海默病的早期诊断》论文浅析
本篇论文是发表于2017年6月，使用深度学习的方法来对阿尔兹海默症进行诊断！主要的点在以下几个方面，当然了，这是对于我这个新手菜鸟的主要点，对于大佬可以无视的！（以下记录只是本人的学习笔记，粗糙之处多有担待）MRI图像的张量表示数据集和预处理AlexNet网络及其改进增强的网络模型MRI图像的张量表示张量是高维数据的表示形式，是矩阵的高维推广。标量可以看作是零阶张量，...
2018-12-26 21:56:08
3072
14
原创 AD(阿尔茨海默病)诊断初解
本篇博文主要参考来源于太原理工大学硕士研究生秦嘉玮的硕士学位论文《MRI 结构特征选择方法及 AD 早期诊断的应用研究》，也是博主的AD第一篇学习论文。在本文中主要介绍AD诊断的背景及其特征选择方法。AD诊断的背景特征选择的基础理论启发式搜索特征选择模型MRI数据预处理AD的背景及其研究现状阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease，AD），又称老年痴呆症，这种疾病会影响...
2018-11-22 09:57:18
4641
1
原创 人望山，鱼窥荷
我想变成你眼中的山，哪怕要把那脊椎折叠，在平地上隆起犄角，我也想；我想变成你眼中的荷，哪怕要生于脏腥淤泥，在水中冷暖由天，我也想！
2018-11-06 22:27:52
4052
转载 什么是1*1卷积
1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（ dimension reductionality ）。比如，一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上...
2018-10-22 09:23:39
1775
1
原创 CNN-卷积神经网络浅析
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种层次模型，属于“端对端”的学习方式，和以往在解决图像类问题的分治法不一样，分治法是将其分解为预处理、特征提取与选择、分类器设计等若干步骤。分治法的动机是将图像识别的母问题分解为简单、可控且清晰的若干小的子问题。不过分步解决子问题时，尽管可在子问题上得到最优解，但子问题上的最优并不意味着得到全局的最后解！但是“端对端”的的学习方式是完全交给深度学习模型直接学习从原始输入到期望输出的映射。相比分治策略，“端到端”的学习方式具有协同
2018-10-21 21:42:50
2471
1
转载 CNN-目标检测、定位、分割
1. 基本概念    1）CNN：Convolutional Neural Networks     2）FC：Fully Connected    3）IoU：Intersection over Union （IoU的值定义：Region Proposal与Ground Truth的窗口的交集比并集的比值，如果IoU低于
2018-09-05 14:55:04
547
原创 k-近邻算法代码详解及其概述
k-近邻算法是一种基本分类与回归方法，实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并将其作为一个分类模型！k-近邻法的三个基本要素是：距离度量，k值选择和分类决策规则。...
2018-09-01 10:30:12
431
原创 NameError: name 'reload' is not defined
reload() 用于重新载入之前载入的模块。 此时只需要键入以下命令就行：import impimport kNNimp. reload(kNN) #kNN是需要载入的模块
2018-08-21 15:35:34
1103
原创 安装Ubuntu16.04时卡在了选定了时区设置上
如果你在安装Ubuntu16.04以及其他Linux系统时卡在了选定时区设置上，此时只需要断开你的有线连接即可，因为你的校园网或者其他的网需要登录网关！
2018-08-20 16:58:10
2191
原创 caffe配置pycaffe接口以及matlab接口
继配置完caffe2天后，终于配置完了python接口和matlab接口，个人感觉，这2个接口较于caffe还难配置，一个接口需要一天，而且配置完python的再配matlab的发现python的路径居然没有了，还得反过去再添一下python的路径，下面列出我配置的步骤及其遇到的各种坑！matlabR2014a链接：https://pan.baidu.com/s/18-3TtvOpoHn_Pp...
2018-08-09 17:16:07
1899
2
原创 caffe配置（Ubuntu16.04+CUDA8.0+cudnn5.1+opencv3.1.0）
经过2天的奋战，终于在Ubuntu16.04的电脑上配置好了caffe,并且完美的编译成功了!作为一个新手安装caffe是痛苦的，虽然网上的教程有很多，但是一个萝卜一个坑，么有一个你能完全适配的，因为电脑系统版本的不同，你的网速的好坏以及是否细心都将对caffe的配置产生极大的影响！ 在第一次安装的时候，由于我的电脑的显卡是TeslaM40的，所以我安装了推荐的CUDA9.2+cudnn7.1，...
2018-08-07 22:24:25
1304
转载 tensorflow入门（简单神经网络实现）
tensorflow 详细的介绍可以看极客学院的tensorflow的官网：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/introduction.html官网上讲解的比较清楚。。。这里采用一个简单的神经网络的实现，来对tensorflow基本语法进行介绍，同时也想让大家对用tensorflow实现神经网络有...
2018-08-05 09:47:38
260
2
转载 Python中的if __name__ == '__main__'
如何简单地理解Python中的if __name__ == ‘__main__’ <div class="article-info-box"> <div class="article-bar-top d-flex">
2018-07-24 21:17:06
226
转载 安装Anaconda3时遇到的问题
昨天总结了装python和pycharm。本来想着马上接着总结Anaconda 的，谁知道，这一安装，竟然花了我一天一夜的时间，（悲伤辣么大啊简直）。遇到了各种各样的问题，重装20几遍，每次问题都不同还。（掩面悲伤哭）直到刚才总算是可以了。面对问题的时候第一想法就是百度，结果尝试了所有百度的方法仍然无法解决问题。还是自己太笨了。总之，还是把自己 遇到的问题总结一下把，以防不小心看到我的解决问题的博客的各位能有所帮助，这也算我没有白白使用百度把。（奋斗）
2018-07-23 21:29:41
22720
12
原创 python3中的types模块MethodType绑定方法
python3中运用types模块中的MethodType绑定方法到实例到类是非常常用的，这样可以节省大量的时间和内存，可以避免大量重写相同的方法！当然了，这也比较容易混淆！class Student(object): passdef set_name(self,name): self.name = namedef set_age(self,age): self...
2018-07-19 14:05:04
3770
原创 python面向对象（一）
现在的编程语言基本分为三种，第一类是面向机器的语言，代表的就是汇编，保留了机器语言的外形，即由操作码和地址码组成指令这个外形；第二类就是面向过程的语言，代表的就是C语言，结构化程序设计语言，是高级语言的一种。在面向过程程序设计中，问题被看作一系列需要完成的任务，函数则用于完成这些任务，解决问题的焦点集中于函数；第三类就是面向对象的语言，代表的就是C++、python、Java，是一类以对象作为基本程序结构单位的程序设计语言，指用于描述的设计是以对象为核心，而对象是程序运行时刻的基本成分。语言中提供了类、继承
2018-07-17 11:11:30
197
原创 Python函数浅析（三）——柯里化装饰器
装饰器是学Python的必须路程，是非常重要的一点！那什么是柯里化装饰器，什么又是柯里化呢! 柯里化就是将原来接收两个参数的函数变成接收一个参数的函数的过程，新的函数返回一个以原来第二个参数为参数的函数！似乎与返回函数有点类似(⊙o⊙)…在学装饰器之前最好先学完返回函数和高阶函数！装饰器顾名思义就是具有包装的作用，在Python中装饰器就是对一个既定的函数功能进行包装，增添新的功能，但是...
2018-06-19 14:09:49
1507
原创 Python函数浅析（二）——高阶函数及匿名函数与返回函数
函数是什么，大家都懂，就是一种特殊的映射，关系的表达式，在Python中有简单的函数，在上一篇博文有简单介绍，本篇将介绍高阶函数，其实就是函数的嵌套（本人理解）以及匿名函数和返回函数！map()和reduce()map()首先我们看map()函数，它比较容易理解，它接收2个参数，一个是函数，一个是Iterable（一种对象类型，可迭代的对象，它里面的元素可以一个个提取出来，如列表，...
2018-06-12 11:31:56
517
原创 Python函数浅析（一）——参数详解
函数参数首先，我们必须明确的是参数调用时传入的参数要和定义的个数相等！位置参数 例如：定义一个函数 def fun(x,y,z) 调用时 fun(1,2,3)此时是按照参数定义的顺序传入实参。关键字参数 例如：定义一个函数 def fun(x,y,z)，调用时fun(x=1,y=2,z=3)此时使用形参的名字来传入实参，传参的顺序就可以不同了。函数参数默认值...
2018-06-06 14:28:05
2076
原创 Java包装类以及拆箱和装箱浅析
Java是一门面向对象型的语言，总共有8中基本数据类型:byte、short、int、long、char、float、double、boolean！但是基本的数据类型并没有支持面向对象编程，也就是没有对象这一性质，不具备属性，没有方法可以给其调用！所以根据这一缺点，Java为每种数据类型分别设计了对应的类，称之为包装类，这样就具备了面向对象的编程基础！ 基本数据类型 包装类...
2018-06-05 15:21:45
624
原创 Python中的四种排序（冒泡，插入，选择，快速）以及杨辉三角实例解析
四种排序方法是学习理解编程语言的需要，本文只是简单举例并贴出代码，不做详细的算法原理解析！冒泡排序冒泡排序是最为基础的算法，需要理解和掌握，它是对序列进行遍历交换的过程，大的元素移动到末尾，直到队列有序！ nums = [[1,9,8,5,6,7,4,3,2]print(nums)length = len(nums)count_swap = 0count = 0for i ...
2018-05-31 14:45:05
371
原创 Arrays.toString() 的用法以及StringBuffer与StringBuider的区别
在Java编程输出数组，若是直接输出会发现得到的是一些地址，类似于 [Ljava.lang.String;@67b64c45。此时就需要调用Arrays.toString()了！ Java字符串用法中的StringBuffer与StringBuider区别也比较容易混淆，下面是我的一些笔记！Arrays.toString()public class Employee {publ...
2018-05-25 15:11:38
1236
原创 Python中的深浅拷贝问题
Python中经常遇到列表拷贝问题，但是对拷贝的list进行元素操作时要注意拷贝的方式，要注意是深拷贝还是浅拷贝！shadow拷贝（浅拷贝，也叫影子拷贝）lst = [0,1,[1,2,3]]lst0 = lst.copy() //[0,1,[1,2,3]]lst == lst0 //True(此结果在[我的博客](https://blog.csdn.net/qq_365010...
2018-05-24 14:44:23
460
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人