C++ Coding Tips - Chapter1

宇树GO2-YOLOv5在Jetson Orin上的部署避坑实践 本文详细记录了在宇树GO2四足机器人搭载的Jetson Orin平台上部署YOLOv5目标检测模型的完整实践过程。文章重点分享了从ARM架构认知、网络连接解决方案、Archiconda环境搭建、PyTorch版本精准匹配到依赖安装与性能验证的核心步骤与避坑指南,旨在帮助开发者高效完成边缘计算环境下的算法部署。 阅读详情

C++ Coding Tips

Betta Jin
< betajin@hotmail.com>

April 15, 2002



Chapter1. Coding Styles



Section1. Let global function body in header file

  • The 'inline' keyword:


    inline void Hello()
    {
    ...
    }
    - or -
    class CHello
    {
    public:
    void SayHello() ;
    ...
    } ;
    inline CHello::SayHello()
    {
    ...
    }


    Note: This style let the compiler know that the function should be only once
    instance ingnoring whether the function can indeed to be inlined, and
    make the linker happy to link correctly.


  • The 'friend static inline' modifier:

    // xxx.h
    #pragma once
    class CHello
    {
    friend static inline void SayHello(CHello * p)
    {
    ASSERT(p != 0) ;
    std::cout << p->m_val ;
    ...
    }
    ...
    protected:
    int m_val ;
    } ;
    // main.cpp
    #include "xxx.h"
    int main()
    {
    CHello oHello ;
    SayHello(&oHello) ;
    return 0 ;
    }


    Note: Any function modified by friend is global.



基于R-CNN深度学习的常见手势识别系统:数据集、模型和UI界面的完整实现 卷积神经网络(CNN):用于从图像中提取特征。区域提议网络(RPN):用于生成可能包含手势的候选区域。:将候选区域调整为固定大小,并进行进一步的分类和回归。接下来,我们需要加载一个预训练的Faster R-CNN模型,并对其进行微调。我们将使用# 加载预训练的Faster R-CNN模型# 获取分类器的输入特征数# 替换分类器头部,设置为我们数据集的类别数(假设有5类手势) 阅读详情

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#SQLite 数据库笔记一:(概念 / 终端指令 / SQL 语句 / C 编程 / 回调函数)

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825 mW 顶上 212 °C:ASM491S 的 105 °C/W、250 mA 短路电流与热关断

25 °C 环境里结温 34.1 °C,125 °C 环境里结温 134.1 °C——后者已经离 150 °C 只有 16 °C 了,但还在范围内。换个角度看同一件事:从 25 °C 和从 125 °C 起算,温升都是 86.6 °C,但一个到 111.6 °C(还在范围内),一个到 211.6 °C(远远超限)。这个算例里 20 °C/W 是我假设的,实际值取决于机壳材料、密封程度、有没有风扇,跨度可以从 5 °C/W 到 50 °C/W 以上。外面 50 °C 的机箱,盒内就是 63.9 °C。

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albertjin123
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