文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    数据存储和内存对齐

    区是从A1开始的：第1区就是A1，第2区就是A2…第N区就是(A0+N)H 位也是从A1开始的：第1个字就是A1，第2个字就是A2…第N个字就是(A0+N)H 区位码就是区和位拼接。...也就是说： 小端存储的时候，数据的表示和存储顺序是相反的。也就是低位在前。 大端存储的时候，数据的表示和存储顺序是相同的。也就是高位在前。 上面的例子给人的感觉不是很直观：0x123456。...内存对齐 创建一个结构体，在里面定义各种变量，变量的定义顺序会影响结构体最终占用的空间。...结构体内嵌套结构体，占用空间不变：结构体本身已经进行了内存对齐 考虑内存对齐，只需要考虑基本数据类型的对齐。...选中占用空间最大的变量对齐。

    18730

    人脸检测和对齐算法MTCNN

    在MTCNN算法中，主要有三点的创新： MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习； 在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来； 在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...； 这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...训练目标 在上述的三个网络中，都包含了三个目标，分别为face classification，bounding box regression和facial landmark localization。...\beta _i^j 是两个超参，但是在[1]中，给出了固定的值，其中 \beta _i^j\in \left \{ 0,1 \right \} ， \alpha _j 的值为： P-Net和R-Net...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，

    3K10

    人脸检测和对齐算法MTCNN

    在MTCNN算法中，主要有三点的创新：MTCNN的整体框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习；在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来；在训练的过程中使用到了在线困难样本挖掘的方法...；这三个方面的设计都是为了能够提升最终的检测和对齐的效果。...训练目标在上述的三个网络中，都包含了三个目标，分别为face classification，bounding box regression和facial landmark localization。...i^{box} 是模型产出的结果，y_i^{box}\in \mathbb{R}^4 表示的是标注的bounding box，其中每一个bounding box是由四维数据组成，分别为：左上点坐标，长和宽...回顾MTCNN算法，整体的框架是一个多任务的级联框架，同步对人脸检测和人脸对齐两个项目学习，并且在级联的框架中使用了三个卷积网络，并将这三个网络级联起来，一步一步对结果精修，使得能够得到最终理想的效果，

    1.2K60

    C语言：--位域和内存对齐

    这节写点什么，就写位域和内存对齐吧。 位域 位域是指信息在保存时，并不需要占用一个完整的字节，而只需要占几个或一个二进制位。为了节省空间，C语言提供了一种数据结构，叫“位域”或“位段”。...实现内存对齐可以提高CPU的性能，比如处理器能一次取出8个字节，这个时候必须要求数据地址要8字节对齐，这个是和CPU和储存器的外围电路决定的，在内存对齐的情况下，CPU从储存器取出这8个字节只需要一个时钟周期...必须4字节对齐，对于double，必须8字节对齐），这很大程度上提高了储存器和CPU的工作性能，但是对存储空间的浪费比较严重；对于Linux，惯例是8字节数对齐4字节边界（比如double可以4字节对齐...如果相邻的位域的数据类型不相同，则不同编译器实现不一样，有些编译器选择不压缩。 　　3....如果位域不连续，中间含非位域，则按标准数据类型大小划分，比如： struct bitmap { 　　unsigned a : 2; 　　int b; 　　unsigned c : 3; }; sizeof

    3K30

    Go的内存对齐和指针运算详解和实践

    uintptr 和 unsafe普及 uintptr 在Go的源码中uintptr的定义如下： /* uintptr is an integer type that is large enough to...unasfe 在Go中，unsafe是一个包，内容也比较简短，但注释非常多，这个包主要是用来在一些底层编程中，让你能够操作内存地址计算，也就是说Go本身是不支持指针运算，但还是留了一个后门，而且Go也不建议研发人员直接使用...指针运算和内存对齐实践 内存对齐实践 理论总是枯燥的，但必须了解，也许看了理论还是不懂，接下来通过实践让你明白 //创建一个变量 var i int8 = 10 //创建一个变量转化成Pointer...和 uintptr p := unsafe.Pointer(&i) //入参必须是指针类型的 fmt.Println(p) //是内存地址0xc0000182da u := uintptr(i) fmt.Println...//其实就是内存对齐做的鬼，我来详细解释一下 我们知道在Person1和Person2种变量类型都一样，只是顺序不太一样， bool占1个字节， int64占8个字节， int8占一个字节， string

    1.4K10

    Linux 命令合集 文件与目录管理相关命令之一

    abBcdefHilnPqrsTuvwy][-][-C][-D][-I][-s][-W ][-x][-X][--help][--left-column...此参数的输出格式可以用于 ed 指令的 script 文件 -f 输出的格式类似于 ed 指令的 script 文件，但按照原来文件的顺序显示不同处 -H 对大的文件进行比较时，可以加快其比较速度 -I和字符串...比较子目录中的文件 -s 如果没有发现任何差异，将仍然显示相关的信息 -S 在比较目录时，将从指定的开始比较 -t 在输出信息时，会将 tab 字符展开 -T 在每行前面都加上 tab 字符进行对齐...在使用参数 “-y” 时，指定栏宽 -x 不比较选项中所指定的文件或目录 -X 可以将文件或目录保存为文本文件 -y 以并列的方式显示文本文件的比较 –help 显示帮助信息 -–left-column

    9110

    深度好文：理解可变形卷积和光流对齐

    摘要 可变形卷积最近在对齐多个帧方面表现出了令人信服的性能，并且越来越多地被用于视频超分辨率。尽管它有着显著的表现，但其潜在的对齐机制仍不清楚。本文仔细研究了变形对齐和经典的基于流的对齐之间的关系。...贡献如下： 1.第一次正式研究与确立变形对齐与基于流的对齐这两个重要概念之间的关系。2.系统地研究了偏移多样性。结果表明，偏移多样性是提高对齐精度和SR性能的关键因素。...可变形对齐 可变形对齐应用可变形卷积将相邻特征与参考特征对齐。以参考特征和相邻特征为输入，通过卷积来预测偏移量。...参考特征仅用于预测偏移量，不参与后续卷积，TDAN中的可变性对齐如下图： 可变形对齐与光流对齐的关系 上述（1）式的公式可表示为： y(\boldsymbol{p})=\sum_{k=1}^{n^{2...这表明，在G=N=1的情况下，可变形对齐实际上与基于流的对齐非常相似。 训练两个实例化——原始DCN和分解（扭曲加卷积）。如下图所示，实验表明这两个实例化实现了相似的性能。

    73110

    协同过滤中考虑表征对齐和均匀性

    而缺乏对 CF 中表征的期望属性进行研究，这对于理解现有 CF 方法的基本原理和设计新的学习目标很重要。本文从对齐和超球面上的均匀性的角度来衡量 CF 中的表征质量。...首先从理论上揭示了 BPR 损失与这两个属性（对齐和均匀性）之间的联系。 从量化对齐和均匀性的角度对典型 CF 方法的学习动态进行了分析，表明更好的对齐或均匀性都有助于提高推荐性能。...表征的质量与两个关键属性高度相关，即对齐和均匀性。...现象 为了验证BPR损失以及相关方法在优化的过程中会优化对其和均匀性，作者在不同的方法上进行了实验，随着优化的不断进行，对齐和均匀性也在发生着变化。...从图中可以发现，随着优化的进行，对齐和均匀性会得到相应的优化和改善。这也说明CF 中的用户和商品表征确实偏爱这两个属性。实现更好的对齐或均匀性都有助于提高推荐性能，同时优化它们可能是有益的。

    57130

    玩不起RLHF？港科大开源高效对齐算法RAFT「木筏」，GPT扩散模型都能用

    归根结底，是这些模型没有ChatGPT那么对齐（Alignment），也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。...并且任意生成模型都可以用此算法高效对齐，NLP/CV通用。 用在Stable Diffusion上，还能对齐生成图片和提示词，让模型生成更加符合提示词描述的图片。...可以说，RAFT为AIGC社区的研究者和工作者提供了一种新的可选的AI对齐策略。...可以看到在使用RAFT进行对齐之前，模型说自己没有情感和感情，拒绝和人类交友。 但是在RAFT对齐之后，模型的共情能力明显增强，不断地在安慰人类说，“虽然我是一个AI，但是我会尽力做你的朋友”。...除了提升256分辨率图片的生成能力以外，RAFT还能够对齐生成图片和提示词，让模型生成更加符合提示词描述的图片。

    1.1K10

    ControlRec：对齐LLM和推荐系统之间的语义差异

    为了促进它们在语义空间中的对齐，本文设计了两个辅助对比目标： （1）异构特征匹配（HFM）基于交互序列将item描述（自然语言）与对应的ID或用户的下一个偏好的ID（ID信息）对齐， （2）指令对比学习...（ICL）对不同任务的指令进行对比学习，增强LLM对不同指令的鲁棒性 2.方法 和P5一样，ControlRec也是在5个任务上预训练和验证，包括评分预测，序列推荐，解释生成，直接推荐和评论总结。...对于打分预测、解释生成和评论总结，它们指的是任务主要关注的item。而在序列推荐和直接推荐的上下文中，它们分别表示交互历史和候选item的ID序列。...2.2 异构特征匹配（HFM） 在通过各自的编码器获得NL和ID的表征后，作者提出异构特征匹配方法来将ID表征与语义空间中的NL对齐。...采样方式和相似度计算方式和“商品描述”一节中的方式一样（举个例子：对于输入的交互序列，随机采样K个描述和一个正描述，然后计算相似度和softmax构造交叉熵损失）。

    67610

    基于深度模型的人脸对齐和姿态标准化

    美好世界 Wonderful world 相隔41天，Edison又回来了，由于自己和团队的事情比较多，没有在我们的“计算机视觉战队”平台花费过多的精力，今天我来和大家分享一些人脸的故事。...如果有兴趣的朋友，可以下次过这种认证合一的时候，仔细观察一番，你如果有一点的硬件设备和软实力，也是可以做到一样乃至更好的效果。...今天的小故事将完了，开始说说大故事，也就是今天所要说的人脸对齐及人脸姿势标准化，希望有兴趣的您继续阅读下去，谢谢！...有挑战性的数据——AFEW * 4.0数据库 从显示接近真实世界的电影中收集的音频视频剪辑 方法： n图像特征 对齐的人脸图像: 64x64; 特征: HOG, dense SIFT, DCNN....： 3 Deep learning for nonlinear regression Coarse-to-FineAuto-Encoder Networks (CFAN) 人脸对齐：从检测到的脸部预测面部标志

    95340
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券