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我也要
1.首先新建一个vs工程，解决方案名称Boost，项目名称SharedPtr，初始目录如下图：
2.选中项目右击打开属性页面，将配置和平台改为所有配置，输出和中间目录配置更改为下图：
3.编译工程后，再次打开生成目录如下图，会单独生成2个文件夹，bin里存放的是.exe文件，mid里存放的是一些中间文件：
4.在设置输出目录时如果不清楚代表的意思，可点击宏>>按钮查看具体的路径信息。
比如此处的SolutionDir即代表此处的工程目录：
当同一个解决方案里存在多个项目时，可以按同样方法设置，也可以修改路径单独存放各个项目的输出文件。
vs2019附加库、包含目录等配置
对于vs2019这种功能强大的软件，学习成本过高，并不适合大多数人，比如我。 记录下新建项目后附加库、包含目录、附加依赖项等操作及区别。 一、vc++目录 尤其注意图中圈出的地方，你配置的项目和你运行的项目是不是同一平台，别傻啦吧唧配置半天x64，回头搁x86上一顿调试发现怎么操作都不生效。debug和release也要分清。 对于vc++目录应该是全局的，不只是针对你选中的子项目，可能该目录空间下所有项目都会按照该配置执行，这里不建议做任何改动。 包含目录：一般指头文件，类似于linux下的/usr
Visual Studio2019设置目标文件输出目录
在VS下的一个解决方案下存在多个项目时，如果不单独给每个项目设置【输出目录】，那么默认都输出到解决方案目录下的Debug/Release下了。
Git clone 指定目录与本地VS项目的创建
使用Git管理VS项目的一点心得记录 Git clone 指定目录 git clone <repo> [<dir>] 先上命令，方便自己和有需要的人一眼看到。我遇到这个问题的场景是这样的，git clone 默认会在本地创建一个和远程仓库同名的目录把远程仓库里的文件全部塞进去，然而我想要在本地把不同的版本都保存下来，我希望能把文件克隆到我自己创建的目录下，不需要默认的目录，由此我联想到了指定文件/目录进行克隆的方法。 如果指定克隆的目录为当前目录（这里的目录都是远程仓库中的目录），
VS设置导出目录
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【VS+QT】联合开发踩坑记录
持续更新中~大家如果踩过什么经典坑，欢迎在评论区评论，我会整理到一起。t=O83At=O83AQt MSVC系统环境变量配置https://blog.youkuaiyun.com/MMH1028/article/details/133995435Qt界面控件在VS中添加槽函数https://blog.youkuaiyun.com/MelyLenient/article/details/123907803?qt 引发了异常: 写入访问权限冲突。this 是 0x7FF700000000。
VisualStudio2019配置项目属性自定义输出目录与中间目录
打开vs2019创建C++空项目 配置项目名与保存位置 添加源码文件 选择C++源码 输入下面代码 打开项目属性页并选中属性配置下的常规，可看到右边的默认输出与中间目录 编辑自定义输出目录位置 同样方法编辑中间目录输出位置 在项目属性页窗口的最上面左边的配置下拉菜单中选择“所有配置” 在项目属性页窗口的最上面中间的平台下拉菜单中选择“所有平台”，然后点击应用 配置好后，打开项目属性页窗口平台选择x64时，对应输出路径有x64,同理,平台选择x86时对...
vs工程下的输出目录/输出文件/工作目录等
vs工程下的输出目录/输出文件/工作目录等 1.vs解决方案下各文件夹的包含关系 一般来说，vs中的c++项目的解决方案总文件夹下包含解决方案配置文件sln和一个项目总文件夹和x64文件夹（包含一个Debug文件夹以及一个Release文件夹，存放最终生成的结果exe或dll，如果不使用Release生成，则不存在Release文件夹）共四个文件夹。 而解决方案和项目文件夹包含关系下包含C++源文件头文件、项目配置文件和一个Debug文件夹以及一个Release文件夹（注意，此处的Debug和R.
【上海大学计算机组成原理实验报告】六、内存系统实验
学习内存访问机制//理解代码和数据的分区存放原理和技术//手动方式把立即数`33H`写入内存`D1H`单元//手动方式把`D1H`单元的内容读出，再送入`ST`单元//在`CP226`汇编语言程序集成开发环境下编写程序//既然有`ORG`微指令，为什么集成开发环境下载到实验箱的目标程序的第一条执行语句最好存放在0号地址？//上海大学计算机组成原理实验//内存系统实验
vs下的输出目录/输出文件/工作目录-总结
vs下的输出目录/输出文件/工作目录-总结 一、vs解决方案下各文件夹的包含关系 一般来说，vs中的c++项目的解决方案总文件夹下包含解决方案配置文件sln和一个项目总文件夹和一个Debug文件夹以及一个Release文件夹（共四个文件夹，其中Debug和Release文件夹中存放最终生成的结果exe或dll，如果不使用Release生成，则不存在Release文件夹）。 而解决方案和项目文件夹包含关系下包含C++源文件头文件、项目配置文件和一个Debug文件夹以及一个Release文件夹（注意，此处的D
A B C三个气象站的小波分析结果解读
在小波分析的过程中，信号的不同频率分量会在不同的尺度上显现，而纵轴上的数值表示信号在相应尺度上的强度或能量。2. **小波方差的横轴（水平轴）**：横轴上的尺度表示用于分析的小波函数的尺度。1. **共同趋势：** 在所有三个点的小波方差图中，随着尺度的增加，方差逐渐增大，尤其是在较大的时间尺度上。3. **尺度30的特殊性：** 在所有点的小波方差图中，尺度30似乎是一个特殊的点，对应着一个较长的时间尺度上的波动或变化。2. **方差的大小：** 方差的大小反映了在相应尺度下信号的波动强度。
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本文分享了StableDiffusion模型优化的实战经验。通过FP8精度转换、分层处理敏感模块，实现显存占用降低35%、推理速度提升40%。文章详细介绍了提升画质的五大技巧、本地/云端/移动端部署方案，以及二次元模型定制等垂直领域应用。同时总结了硬件兼容性、数据质量等七大常见陷阱，并强调持续监控和伦理考量。作者指出未来应关注MoE架构、注意力机制优化等方向，认为技术优化是持续追求性能与质量平衡的过程。
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
VS2015项目属性配置中的变量设置
关于VS的项目属性配置，很长时间都没有去细究关于各种定义的意义。比如说$outDir这样的东西以前没有细细追究过原因，这次都一并做个记录。 1. 常规页签 。是对各个变量的解释输出目录($OutDir), 中间目录($IntDir), 目标文件名($TargetName),目标文件扩展名($TargetExt)。 设置好之后方便其他设定时可以直接引用。 2.编译页签(C/C+...
VS生成项目时，有些文件无法复制到输出目录的解决办法
有时候，我们在生成项目时，发现有些文件如：.jpg的图片文件，无法复制到输出目录中，此时会非常纠结，反复的清理项目，重新生成，依旧不能解决此问题。 后来我打开.csproj的项目工程文件时，经过对比发现能复制到输出目录的文件在Content中记录明显不同。 此时修改为 <Content Include="logo.jpg"> <CopyToOutputDirectory>PreserveNewest</CopyToOutputDirectory> </Cont
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