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C++ 11多线程快速入门为什么要使用多线程thread生命周期和线程等待和分离全局函数做为线程入口分析参数传递内存线程函数传递指针和引用使用成员函数作为线程入口lamdba临时函数作为线程入口call_once函数多线程调用函数只进入一次多线程通信和锁多线程的状态及其切换流程分析竞争状态及临界区介绍-互斥锁mutex代码互斥锁的坑-线程抢不到资源的原因超时锁timed_mutex和可重入锁共享锁shared_mutex解决读写问题锁资源管理和条件变量手动实现RALL管理mutex资源_锁自动释放C++ 11 RALL控制锁lock_guardunique_lock可临时解锁控制超时的互斥体C++ 14shard_lock共享锁包装器C++ 17scoped_lock解决互锁造成的死锁项目案例线程通信使用互斥锁和list实现条件变量应用场景_生产者消费者信号处理condition_variable代码示例读写线程条件变量应用线程通信解决线程退出时多线陈异步通信和并发计算promise和future多线程异步传值packaged_task异步调用函数打包async创建异步线程替代thre ...

统计学习方法第一节：统计学习的定义与分类统计学习的概念 统计学习的分类

计算机视觉与OpenMMLab 开源算法体系计算机视觉是什么 实际应用:图像识别，自动驾驶，动漫特效，航拍转地图（图像生成），虚拟主播（元宇宙等），视频理解与自动剪辑等。 计算机视觉的发展 时至今日：新方向 OpenMMLabMMLab发展历史 MMLab总体现状 总体架构概览 算法训练-部署一体化 算法框架介绍-MMDetection 算法框架介绍-MMDetection3D 算法框架介绍-MMClassification 算法框架介绍-MMSegmentation算法框架介绍-MMPose & MMHuman3D 算法框架介绍-MMTraking 算法框架介绍-MMAction2 算法框架介绍-MMOCR 算法框架介绍-MMEditing 架构优势 通用：强大的训练器 统一：模块抽象 统一：训练流程 统一：数据接口 全球范围影响力 行业应用案例 深度学习算法基础 从感知机到神经网络 神经网络DeepNeuralNetwork 神经网络的激活函数第一步：线性回归 第二步：激活 Feedforward NN PS：激活函数 ...

如何读论文论文结构： Title：标题 - 作者 Abstract：摘要 Intro：导言 Method：提出的算法 Experiment：实验证明算法是可行的 Conclusion：结论 ​ 三遍读论文：Puss1：读 标题，摘要，结论（10min左右） 看看标题，是否与自己的方向相关，看标题，了解一下论文在做什么 结论和摘要差不多，但是结论可能会把摘要里提出的一两个问题用实际的结论实际的数字给证明了一下。 读完这三个部分就大概知道这篇论文在讲什么东西了，可以跳到实验部分，一些关键的图和表，或者看看方法里的图和表在干什么。 通过这十几分钟的阅读就可以知道这篇文章在讲什么，结果怎么样，方法看上去怎么样，是不是适合自己，以此决定这篇文章要不要继续读下去。 如果要继续读：进入Puss2 Puss2：泛读 第二遍里就要对整个文章过一遍，知道每一块到底在干什么东西，从标题一直读到最后。 其中不需要太注意很多细节，包括一些公式，特别证明或者很细节的什么的。 但是一些重要的图和表要特别注意和分析的。比如流程图，算法图，每个坐标的xy表示什么意思，作者提出了什么方法，和别人的方法是怎么对比 ...

第1章 准备工作1.1 本书的内容本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。 什么样的数据？当书中出现“数据”时，究竟指的是什么呢？主要指的是结构化数据（structured data），这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据，例如： 表格型数据，其中各列可能是不同的类型（字符串、数值、日期等）。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。 多维数组（矩阵）。 通过关键列（对于SQL用户而言，就是主键和外键）相互联系的多个表。 间隔平均或不平均的时间序列。 这绝不是一个完整的列表。大部分数据集都能被转化为更加适合分析和建模的结构化形式，虽然有时这并不是很明显。如果不行的话，也可以将数据集的特征提取为某种结构化形式。例如，一组新闻文章可以被处理为一张词频表，而这张词频表就可以 ...