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RSS订阅原创 16、spdlog使用---动态添加接收器
我们需要在日志中添加一个回调接收器，以便在保留原始日志记录的同时，将日志消息重新处理为不同的格式（例如 JSON 和 MQTT）。在这个过程中，我发现了一个由于不了解 C++ 标准而导致的小陷阱。要添加接收器时，必须注意如何访问 logger 中的 sinks()。” 会给你一个 sinks 向量的副本，因此你并没有修改 logger 中的 sinks 向量。C++ 编译器实际上是在按 C++ 标准操作，“auto var = xyz” 从来不会给你一个引用，而是调用 RHS 对象的复制构造函数。
2024-07-22 11:00:45
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原创 17、spdlog使用--- 使用 spdlog 设置 JSON 日志
你必须自己确保日志消息中的内容是有效的 JSON，如果需要，你可以将它们做得尽可能复杂，包含完整的 JSON 对象。大多数 C++ 的 JSON 库都具有导出 std::string 的能力，可以解析为 JSON，然后传递给 spdlog 作为参数，或者你可以像这个示例一样使用纯文本消息。需要注意你在编译时启用的最小日志级别，如果你禁用了 “info” 级别，那么你需要使用更高的严重级别来设置初始 JSON 并在最后关闭它。当你完成日志记录时，你需要关闭 “log” 数组。
2024-07-22 10:59:53
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原创 14、spdlog使用---集成到 Eclipse IDE 中
) 注意：在很多情况下，建议选择一个名为 "ThirdParty" 或 "libs" 或任何其他能立即告诉我们这是一个包含第三方文件的文件夹的名称。我选择了一个名为 "ThirdParty" 的文件夹作为父文件夹...怎么在 Eclipse IDE 中集成 C++ spdlog 库呢。整个配置过程由 5 个简单步骤组成。我们将从项目页面下载的压缩包内容复制/解压到新创建或已存在的项目中。或者你可以从 GitHub 克隆它。中）并添加 spdlog 库头文件所在文件夹的路径。注意：当然，我们可以使用。
2024-07-20 11:25:23
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原创 33、boost asio 教程--多线程程序中同步完成处理程序
前面的四个教程通过仅从一个线程调用 boost::asio::io_context::run() 函数来避免处理程序同步的问题。正如您已经知道的，asio 库提供了一个保证：完成处理程序只会从当前调用 boost::asio::io_context::run() 的线程中调用。因此，只从一个线程调用 boost::asio::io_context::run() 可以确保处理程序不会并发运行。如果遇到这些限制，另一种方法是使用一组线程调用 boost::asio::io_context::run()。
2024-07-18 14:01:35
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原创 14、YOLOv8教程--- YOLOv8 目标检测解析 [实际示例]
性能：平均精度（mAP） 速度：推理速度（以fps为单位） 计算（成本）：模型的 FLOPs 和参数量 在五种模型尺寸的目标检测比较中，YOLOv8m 模型在 COCO 数据集上达到了 50.2% 的 mAP，而最大的模型 YOLOv8x 则达到了 53.9%，参数数量超过两倍。在本文中，我们概述了YOLO的演变，从YOLOv1到YOLOv8，并讨论了它的网络架构、新特性和应用。YOLOv3 相较于前代的主要改进在于使用了 Darknet-53 架构，这是专门为目标检测设计的 ResNet 架构的变体。
2024-07-18 13:58:55
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原创 boost asio 使用定时器同步
我们首先包含必要的头文件。所有 Asio 类都可以通过简单地包含 “asio.hpp” 头文件来使用。所有使用 Asio 的程序都需要至少有一个 I/O 执行上下文，例如io_context或对象。I/O 执行上下文提供对 I/O 功能的访问。我们在主函数的开头声明一个io_context类型的对象。int main()接下来我们声明一个类型的对象。提供 I/O 功能的核心 Asio 类（或者在本例中提供定时器功能）总是将执行器或执行上下文的引用（例如io_context）作为其第一个构造函数参数。
2024-07-17 15:18:47
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原创 32、boost asio 教程--服务器-客户端示例
服务器-客户端项目提供一个示例。让我们用boost.asio创建一个简单的项目，它生成两个可执行文件，一个代表服务器，另一个代表客户端。
2024-07-17 15:11:24
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原创 31、boost asio 教程---实现同步 TCP daytime 服务端
来创建要发送回客户端的字符串。这个函数将在我们所有的 daytime 服务器应用程序中重复使用。这是一个迭代服务器，这意味着它一次处理一个连接。创建一个代表客户端连接的套接字，然后等待连接。这个教程程序展示了如何使用 Asio 实现一个基于 TCP 的服务器应用程序。对象来监听新的连接。它被初始化为监听 TCP 端口 13，用于 IPv4。有一个客户端正在访问我们的服务。确定当前时间并将此信息传输给客户端。最后，处理任何可能抛出的异常。
2024-07-16 14:39:39
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原创 30、boost asio 教程---实现同步 TCP daytime 客户端
boost::asio::connect() 函数自动为我们完成这一任务。boost::asio::buffer() 函数自动确定数组的大小以帮助防止缓冲区溢出。端点列表使用类型为 ip::tcp::resolver::results_type 的对象返回。当服务器关闭连接时，ip::tcp::socket::read_some() 函数将以 boost::asio::error::eof 错误退出，这是我们知道退出循环的方式。为此，我们使用一个 ip::tcp::resolver 对象。
2024-07-16 14:37:51
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原创 29、深度神经网络教程与 TensorFlow
我将导入一份新的训练数据副本进行处理，因为我希望在原始数字上训练我的模型，而不是在分类数字上。你也可以访问 TensorFlow 的官方网站，查看其他优化器（在这里我使用的是 Adam）以改善你的模型。在这篇博客中，我们将讨论 DNN，它是“神经网络”的复杂版本，能够接收和输出数字。但为了对更复杂的数据进行建模，我们需要找到更多的特征，因此我们添加了一个隐藏层，在这里真正的“魔法”发生。这是我们可以制作的最简单的神经网络。在图像中，输入层有 3 个节点，输出层有 1 个节点，但它可以有我们需要的任意数量。
2024-07-15 10:34:43
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原创 28、TensorFlow 2.0 基础和训练模型
TensorFlow 主要提供简化各种平台上机器学习和深度学习解决方案部署的功能，包括计算机 CPU、GPU、移动设备，最近还包括浏览器。此外，TensorFlow 提供了许多有用的功能，用于创建和大规模运行机器学习模型。2019 年，TensorFlow 2 发布，重点在于提高易用性，同时保持良好的性能。这就是为什么如果你想利用 GPU 的能力需要安装 CUDA，并且为什么你不能使用其他硬件制造商的 GPU 的原因。我们将使用一个由两个全连接层（称为 Dense 层）组成的非常简单的架构。
2024-07-15 10:13:54
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原创 27、如何用“10分钟掌握TensorFlow基础，开启AI之旅！”
在构建深度神经网络模型时，需要执行许多数学运算。与其从头开始构建模型，不如利用 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架。在这篇博客中，我们探讨了 TensorFlow，并看到了它在实现深度学习项目方面的强大方法。其工作原理非常简单：首先将数据转换为张量，然后构建深度学习模型以提取其中的隐含模式。
2024-07-12 15:29:02
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原创 26、TensorFlow--新手也能学会！一步一步带你掌握TensorFlow
1. 构建您的第一个神经网络 (https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner) — 按照 TensorFlow 的官方教程创建一个用于图像分类的基本神经网络。2. TensorFlow 数据类型 (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/dtypes/DType) — 探索 TensorFlow 中的不同数据类型。🎉 您已经迈出了进入 TensorFlow 世界的第一步。
2024-07-12 15:09:18
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原创 TCP客户端
我们需要使用localhost（IP 127.0.0.1）连接到服务器，并指定与服务器相同的端口，以成功建立连接。一旦连接建立，我们使用boost::asio::write发送一个hello消息到服务器。为此，我们有boost::asio::read函数来读取响应。现在让我们运行我们的程序，看看实际情况。观察上面输出的工作流程。客户端通过向服务器打招呼发送其请求，然后服务器以回复打招呼。我们还需要另一端用于通信，即一个请求服务器的客户端。基本结构与我们为服务器所做的相同。这些导入与我们为服务器所做的相同。
2024-05-23 11:41:38
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原创 Boost asio 服务简单例子
正如我们在boost asio保姆级教程中之前提到的，服务器为客户端指定一个地址，客户端在该地址上向服务器发出请求。现在，让我们来看看我们的服务器开发步骤。一旦连接建立，我们的读取和写入操作将被执行，然后连接将被关闭。被认为是一个不好的做法，因为它会在全局范围内引入各种名称，并且可能导致歧义。我们希望服务器接收来自客户端的消息，然后进行回复。命名空间的名称，最好单独导入它们，或者按照自己的喜好操作。在做任何其他事情之前，我们需要先导入我们的库。现在我们有了我们的函数，让我们启动服务器。
2024-05-23 11:35:23
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原创 boost.any 介绍
Boost.Any 是 Boost C++ 库的一部分，它提供了一个灵活的、类型安全的、用于存储任意类型值的容器。Boost.Any 允许你在一个容器中存储不同类型的对象，而无需提前知道这些对象的确切类型。这对于编写通用代码或处理不同类型数据的情况非常有用。
2024-01-01 11:12:59
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原创 boost 大整数数据类型介绍
我们可以根据需要使用 int128_t、int256_t、int512_t 或 int1024_t 数据类型。通过使用这些数据类型，我们可以轻松实现高达 1024 位的精度。
2024-01-01 10:59:27
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原创 Boost 新库MySQL介绍
与Asio的互操作性：该库采用与Boost.Asio和Boost.Beast相同的原则。您的应用程序使用Boost.Asio，您需要访问MySQL服务器。您需要一个BSL许可的库来访问您的MySQL服务器。请注意，Boost.MySQL不使用libmysqlclient：它是MySQL协议的完整实现，因此可以与Asio本地兼容。您只需要同步访问MySQL服务器，效率对您的应用程序不重要。Boost.MySQL是一个基于Boost.Asio的C++11客户端，用于MySQL和MariaDB数据库服务器。
2023-12-31 10:53:24
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原创 使用FP8加速PyTorch训练工作负载
在过去的几年中，人工智能领域取得了革命性的进展，最好的例子可能是像ChatGPT这样基于LLM的应用的近期流行和广泛传播。幸运的是，云服务提供商如AWS、GCP和Microsoft Azure提供了“按使用付费”（按小时/按秒）的H100供电机器的访问权限，从而为更广泛的人工智能开发社区打开了使用这些设备的机会。这一点在p5实例系列中尤为明显。尽管使用FP8进行训练的理论超出了本文的范围（例如，请参阅此处），但重要的是要意识到使用FP8的机制比16位替代方案（float16和bfloat16）复杂得多。
2023-12-31 10:41:08
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原创 提升你的C++内存管理技能：boost::intrusive_ptr介绍
直接将引用计数嵌入托管对象内部，而不是使用额外的分配来存储计数。在内存使用和性能方面更为高效，但需要采用不同的方法来实现引用计数机制。时，引用计数会自动增加，并在它超出作用域时递减。如果引用计数达到零，是一种智能指针，它使用引用计数来管理动态分配对象的生命周期。在这个例子中，我们定义了一个具有引用计数的类。，它们实现了引用计数机制。的实例，并将其包装在一个。以下是在C++中如何使用。函数中，我们创建了一个。
2023-12-30 19:37:27
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原创 Boost.Asio: 一个强大的C++网络库
C++开发者长期以来一直在寻找一种全面的网络库，而这就是Boost.Asio发挥作用的地方。Boost.Asio是一个强大的C++库，简化了网络和异步I/O编程。该库丰富的功能集、强大的错误处理机制以及对各种协议的支持为开发人员提供了创建强大而高效的网络解决方案所需的工具。Boost.Asio是一个C++库，提供了一组用于异步I/O、并发和网络的工具。与任何库一样，掌握Boost.Asio需要一些时间和努力。开始使用Boost.Asio 要使用Boost.Asio，您需要下载并安装Boost C++库。
2023-12-30 19:32:16
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原创 在Keras TensorFlow和Scikit-Learn中创建一个多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）
然而，它们也有一些限制，例如在处理非常高维数据时可能会遇到困难，或者在某些任务上不如更专门的架构高效（例如，用于图像数据的卷积神经网络）。总结一下，在这个特定的情况下，Scikit-Learn的多层感知器（MLPC）表现优于Keras TensorFlow的MLPC。训练MLP的过程涉及调整神经元之间连接的权重，以最小化损失函数，该函数度量预测输出与实际目标输出之间的差异。然后，我使用Scikit-Learn创建了一个多层感知器，努力将其调整到与我在Keras TensorFlow中使用的相同的超参数：-
2023-10-18 22:14:29
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原创 理解NumPy和TensorFlow之间的区别
了解何时使用NumPy进行即时计算以及何时利用TensorFlow进行复杂的机器学习任务对于任何处理数据的人来说都是至关重要的，无论是在油井上还是在机器学习研究实验室。在基于Python的科学计算和机器学习中，有两个基本的库突出出来：NumPy 和 TensorFlow。总之，NumPy和TensorFlow是Python生态系统中的两个不可或缺的工具，每个都有不同的用途。每两天，您会收集测量数据，并使用NumPy进行计算，如计算平均值、识别异常值或评估数据中的趋势。
2023-10-17 09:14:37
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原创 使用TensorFlow和Python从零到英雄的导航之路，一位友好的向导
就像不同的玩具满足您宠物的各个方面的发展（比如吸引注意力的吱吱声的玩具 🐦，咀嚼玩具用于换牙 🦷，球用于锻炼 🎾），TensorFlow为我们提供了各种工具，旨在教会计算机如何从数据中学习并做出决策，就像训练我们的宠物坐下、停留或取东西一样！想象你的第一个项目就是你的地图，为你绘制出这片茂密的丛林中的道路，而Python和TensorFlow则是你值得信赖的指南针，引导你穿越丛林并走向你的目标。因此，你的机器学习和适应，确保每一杯咖啡（或AI做出的决策）都更接近完美，受到以往的冲泡（或数据）的启发！
2023-10-15 20:54:48
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原创 构建智能应用程序：在2024年利用TensorFlow挖掘机器学习的潜力
TensorFlow支持各种类型的机器学习模型，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。TensorFlow还提供了各种工具和库，简化了开发和部署过程，如TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow Hub、TensorFlow Extended等。一些使用TensorFlow构建的最流行和先进的生成式人工智能模型和工具包括：【接下来列出具体的模型和工具名称】。
2023-10-12 09:16:09
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原创 TensorFlow：深度学习的未来已来临
TensorFlow 的可扩展性、丰富的生态系统和跨平台支持使其适用于各种规模的项目，而其对硬件资源的优化确保高性能计算。在一个蓬勃发展的社区和丰富的资源支持下，TensorFlow 已成为现代人工智能创新、研究突破和实际应用的推动力。在这个结构中，每个节点代表一个不同的数学操作，连接这些节点的边代表张量或多维数据数组。它能够利用硬件资源和庞大的社区支持进一步巩固了其在现代人工智能中的地位，使其成为创新、研究和实际应用的重要工具。在张量的上下文中，秩或阶指的是张量中的维度或轴数。
2023-10-11 11:04:31
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原创 13、YOLOv8教程--- 使用KITTI数据集为Yolo样式的车辆检测生成锚框 第二部分。
适当的边界框被选择为与实际边界框和锚框之间的IOU最高的边界框。请注意，负责预测实际标签的锚框被选择为当放置在实际边界框的中心时，IOU最大的框，也就是在分配实际边界框时只考虑了尺寸。选择较多的先验框将允许更大的锚框与边界框之间的重叠，但随着锚框数量的增加，预测滤波器中的卷积滤波器数量将线性增加。因此计算出的锚框不会忽略较小的边界框，并确保生成的锚框与实际边界框之间具有较高的IOU。下面的图示展示了一个行人的边界框，请注意边界框的形状非常接近实际的行人形状，对边界框位置进行轻微修正将导致它们很好地重叠。
2023-10-02 12:07:19
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原创 12、YOLOv8教程--- 使用KITTI数据集为Yolo样式的车辆检测生成锚框 第一部分。
YOLOv2进行了5次预测，对应于中心位置（x和y）、高度和宽度的修正，以及预测的边界框与实际边界框之间的交并比（IOU）。YOLOv2的一个独特特点是，所有的预测都具有小于1的幅度，因此一个类型的成本支配优化的机会不太可能发生。下图展示了kitti数据集中的一幅代表性图像，在kitti数据集中，每个图像的尺寸为1242 X 375，总共有大约7400幅图像，约有25000个标注。在kitti中，图像按照不同的难度级别进行组织，图像具有各种在更真实的数据集中可能遇到的问题。2. 探索性数据分析（EDA）
2023-10-02 12:03:28
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原创 11、YOLOv8教程--- 总结及常见问题解答
要使用YOLOv8，您需要一台带有GPU的计算机，深度学习框架支持（如PyTorch或TensorFlow），以及访问YOLOv8的GitHub。Encord集成了最新的YOLOv8先进模型，使您能够在YOLOv8模型的基础上训练微型模型，以支持您的AI辅助标注工作。是的，YOLOv8的代码库是开源的，并可在GitHub上用于研究和开发目的，可以在此处找到。是的，可以在自定义数据集上对YOLOv8进行微调，以增加其针对特定目标检测任务的准确性。在准确性方面，YOLOv8与其他目标检测模型相比如何？
2023-10-02 11:56:46
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原创 10、YOLOv8教程--- 使用YOLOv8进行模型辅助标注
YOLOv8的另一个有趣的应用是将其作为对象检测器，以加速您的标注工作流程。Encord Annotate支持一种基于微型模型的新方法，这些微型模型是有意过度拟合的模型，仅针对少数标签进行训练，用于特定的用例。在平台上，您导航到模型选项卡，并启动具有YOLOv8骨干（用于过度拟合的对象检测模型）的微型模型的训练。对您本体中定义的任何自定义对象的20个样本进行标注（在本示例中，我们将使用Airbus飞机检测数据集中的飞机作为示例）。在模型在您的初始样本上进行训练的同时，请等待几分钟。
2023-10-02 11:54:38
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原创 9、YOLOv8教程--- YOLOv8的注释格式是什么？
YOLOv8的注释格式是一种简单的格式，与YOLOv5 PyTorch的TXT注释格式相同，是Darknet注释格式的修改版本。data.yaml文件包含了模型用于定位图像并将类别名称映射到类别ID的信息。每个图像样本都有一个.txt文件，每个边界框对应一行。类别标识符 center_x center_y 宽度 高度。请注意，每个字段之间用空格分隔，坐标值被归一化为从零到一。
2023-10-02 11:50:09
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原创 8、YOLOv8教程---安装
除了CLI之外，YOLOv8还作为一个PIP包进行分发，非常适合所有Python环境。这使得本地开发有点困难，但可以在Python代码中充分利用YOLOv8的所有可能性。访问YOLO模型的另一种方式是通过OpenCV、Ultralytics的Google Colab笔记本，以及通过Keras API和Tensorflow 2。YOLOv8可以通过命令行界面（CLI）轻松访问，并用于任何类型的数据集。模型可以是未初始化的.yaml文件或以前训练的.pt文件。如何使用YOLOv8的CLI？
2023-10-02 11:48:39
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原创 7、YOLOv8教程--- 实施 YOLOv8
让我们来看看如何在工作流程中使用和实现YOLOv8。在下一节中，我们将介绍如何通过命令行界面（CLI）、Python、环境，以及最后在Encord的平台中访问YOLO。2. 基于ImageNet数据集预训练的图像分类模型，图像分辨率为224。1. 基于COCO分割数据集训练的实例分割模型，图像分辨率为640。3. 基于COCO检测数据集训练的目标检测模型，图像分辨率为640。
2023-10-02 11:45:57
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原创 6、YOLOv8教程---YOLOv8中的新卷积操作
网络输出每个铺设的框的概率和背景、IoU（交并比）以及偏移量等属性，这些属性用于调整锚点框。锚点框是一组预定义的具有特定高度和宽度的框，用于检测具有所需比例和长宽比的物体类别。它们是根据训练数据集中物体的大小而选择的，并在检测过程中铺设在图像上。无锚点检测的优势在于它更加灵活和高效，因为它不需要手动指定锚点框，而在以前的YOLO模型中，如v1和v2，选择锚点框可能会很困难，并导致结果不够优化。无锚点检测是指目标检测模型直接预测物体的中心，而不是相对于已知锚点框的偏移量。幸运的是，我们不再需要锚点框。
2023-10-02 11:43:13
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原创 5、YOLOv8教程--- YOLOv8网络架构和设计
因此，我们目前没有关于创建过程中使用的方法的详细概述，也无法访问团队进行的消融研究。一旦发布，我们将发布更新版本。实际发布的论文尚未发布，但YOLOv8的创作者承诺将很快发布（以避免YOLOv5周围的争议）。下面的布局由GitHub上的RangeKing制作，是可视化架构的一个很好的方式。我们不会过多详细介绍YOLOv8的架构，但我们将介绍与之前版本的一些主要区别。幸运的是，我们可以在网上和GitHub存储库中找到大量信息。
2023-10-01 17:39:50
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原创 4、YOLOv8教程--- YOLOv8与以前的模型相比如何表现？
对于5个模型尺寸的目标检测比较，YOLOv8m模型在COCO数据集上实现了50.2%的mAP，而最大的模型YOLOv8x则实现了53.9%的mAP，参数数量超过两倍。Ultralytics团队再次在COCO数据集上对YOLOv8进行了基准测试，并与之前的YOLO版本相比，在所有五个模型尺寸上取得了令人印象深刻的结果。无论你是想在商业产品中实现目标检测，还是只是想尝试最新的计算机视觉技术，YOLOv8都是一个应该考虑的尖端模型。计算（成本）：模型的FLOPs和参数大小。接下来，我们将分析该模型的架构和设计。
2023-10-01 17:36:31
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原创 3、YOLOv8教程--- 为什么使用YOLOv8
4. YOLO社区非常强大，只需搜索任何版本的YOLO模型，你会找到数百个教程、视频和文章。此外，你可以随时在MLOps社区、DCAI等社区找到所需的帮助。目前，YOLOv8不支持在1280像素分辨率下训练的模型，因此如果你希望在高分辨率下运行推理，不建议使用YOLOv8。2. 最新的YOLOv8实现带来了许多新功能，尤其我们喜欢用户友好的命令行界面和GitHub存储库。5. YOLOv8的训练可能比其他两阶段目标检测模型更快。1. YOLOv8的准确性比之前的YOLO模型更高。
2023-10-01 17:33:56
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原创 2、YOLOv8教程--- 从YOLO到YOLOv8的演进
由于其灵活的Pythonic结构，YOLOv5在2020年成为了全球最先进的目标检测库，并且还是Encord用于模型辅助学习的第一个模型。YOLOv4由Bochkovskiy等人于2020年发布，相对于YOLOv3引入了多项改进，包括新的骨干网络、训练过程的改进以及模型容量的增加。Feature Pyramid Networks（FPN）和GHM损失函数的使用，以及更广泛的对象尺寸和长宽比范围，提高了准确性和稳定性，也是YOLO v3的特点。然而，与当时的一些两阶段模型相比，它的准确性不如人意。
2023-10-01 17:31:41
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原创 1、YOLOv8教程--- 什么是YOLO
在本文中，我们将专注于YOLOv8，这是由Ultralytics开发的YOLO系统的最新版本。此外，我们将提供关于如何使用YOLOv8的逐步指南，以及如何使用它来创建Encord Annotate的模型辅助标注。与两阶段检测模型（如R-CNN）不同，后者首先提出感兴趣区域，然后对这些区域进行分类，YOLO在单次传递中处理整个图像，因此更快速和高效。来源：Pjreddie。我们的系统（1）将输入图像调整为448×448，（2）在图像上运行单个卷积网络，然后（3）通过模型的置信度对生成的检测结果进行阈值处理。
2023-10-01 17:29:05
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