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【C++入门到精通】智能指针 shared_ptr 简介及C++模拟实现 [ C++入门 ]

阅读导航引言一、简介二、成员函数三、使用示例四、C++模拟实现五、std::shared_ptr的线程安全问题六、总结温馨提示引言在C++动态内存管理中,除了auto_ptr和unique_ptr之外,还有一种智能指针shared_ptr,它可以让多个指针共享同一个动态资源,并且能够自动释放资源。shared_ptr通过引用计数的方式来管理内存,能够避免程序中出现悬空指针和内存泄漏等问题。本文将介绍shared_ptr的简介和使用方法,并提供一个C++模拟实现,以帮助读者更好地理解其原理和实现。一、简介std::shared_ptr是C++11标准库中的一个智能指针,它可以让多个指针共享同一个

An End-to-End Learning-Based Metadata Management Approach for Distributed File Systems——论文阅读

TC2022Paper,元数据论文阅读汇总“multiplemetadataserver(MDS)”多个元数据服务器“localitypreservinghashing(LPH)”局部保持哈希“MultipleSubsetSumProblem(MSSP).”多子集和问题“polynomial-timeapproximationscheme(PTAS)”多项式时间近似方法背景分布式元数据的挑战目前的分布式文件系统被设计用于支持PB规模甚至EB规模的数据存储。元数据服务负责管理文件属性信息和全局命名空间树,对系统性能至关重要。元数据是描述文件系统组织和结构的数据,包括文件属性、文件块指针等[1]。

《Dense Distinct Query for End-to-End Object Detection》论文笔记(ing)

一、motivation作者这里认为传统个目标检测的anchor/anchorpoint其实跟detr中的query作用一样,可以看作query(1)densequery:传统目标检测生成一堆密集anchor,但是onetomany需要NMS去除重复框,无法endtoend。(2)sparequery在one2one:egDETR,100个qeury,数量太少造成稀疏监督,收敛慢召回率低。(3)densequery在one2one:密集的query会有许多的相似的query,会导致相似的query却分配矛盾的label的情况,优化困难低效。从下面的图(针对one2one)也可以观察【黑色的线,

【C++入门到精通】智能指针 auto_ptr、unique_ptr简介及C++模拟实现 [ C++入门 ]

阅读导航引言一、std::auto_ptr1.简介2.使用示例3.C++模拟实现二、std::unique_ptr1.简介2.使用示例3.C++模拟实现温馨提示引言在C++中,智能指针是一种非常重要的概念,它能够帮助我们自动管理动态分配的内存,避免出现内存泄漏等问题。在上一篇文章中,我们了解了智能指针的基本概念和原理,本篇文章将继续介绍auto_ptr和unique_ptr两种智能指针的概念及其在C++中的模拟实现。通过学习这些内容,您将更好地理解智能指针的不同类型和使用场景,进一步提高程序的安全性和可靠性。让我们一起探索C++智能指针的精彩世界!一、std::auto_ptr🔴std::au

《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记

论文来源 代码地址 相关视频(YouTube) 相关概念:1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables

《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识:1.什么是MIL?多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法,以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度(span)的命名实体

从 End of Sartoshi 归零到 Nakamigos 崛起

10天时间,交易额迅速超过10000ETH,是什么NFT项目竟然在熊市里沸腾?我来分享一下这个让很多人跌破眼镜我亲身经历EndtoSartoshi和Nakamigos的故事。1、2022年6月中上旬,得知mfers作者Sartoshi离开项目并交给社区自治后,推出了几乎是最早的限时OpenEdition模式EndtoSartoshi,我们称之为图本聪最后的作品。2、铸造价格0.065ETH,铸造了16,999枚END,我发现EndtoSartoshi价格低于发行价,于是当即扫了9枚。当时属于熊市最冷的阶段,以太坊价格$1,206.94美元,但是Gwei其实并不便宜。3、我很早知道mfers但是

ios - 如何在 NSString 中找到 END_OF_LINE 或 WHITESPACE 字符

我正在尝试解析一条可能包含网址的推文。我想在推文的其余部分中用不同的颜色/字体格式化url。很明显,url可以放在文本中的任何位置。所以我有一个看起来像这样的类别方法:NSString*urlString=@"";NSRangestartRange=[selfrangeOfString:@"http://"options:NSCaseInsensitiveSearch];if(startRange.length){NSString*subStr=[selfsubstringFromIndex:startRange.location];NSCharacterSet*set=[NSChar

ios - 录制时收到警告 "MP AVAudioSessionDelegateMediaPlayerOnly end interruption"

长期以来,我一直在使用AVAssetWriter在我的应用程序中成功录制视频,但今天我开始看到当我停止录制时出现一些奇怪的警告,场景:我录制视频并且可以多次再次录制视频[无警告]我在MPMoviePlayerController中播放视频[NOWARNINGS]我在播放视频后录制视频,一旦我点击停止录制,我就会收到警告警告:MPAVAudioSessionDelegateMediaPlayerOnlyendinterruption.Interruptorcategoryresumable,_state=0有谁知道可能是什么问题或遇到过与我类似的问题? 最佳答

ios - NSJSON 序列化 - "Unexpected end of file during string parse"

我在解析一些REST响应时遇到一些有线问题。问题是,我无法重现它。有时会发生,而我在错误日志中没有相应的信息。ErrorDomain=NSCocoaErrorDomainCode=3840"Theoperationcouldn’tbecompleted.(Cocoaerror3840.)"(Unexpectedendoffileduringstringparse(expectedlow-surrogatecodepointbutdidnotfindone).)UserInfo=0x157bddb0{NSDebugDescription=Unexpectedendoffileduring