C＋＋（5）实现

最新推荐文章于 2022-08-14 18:21:38 发布
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本文探讨了五项关键编程技巧，旨在帮助开发者提高代码质量和效率。这些技巧包括：合理安排变量定义的时间、减少类型转换操作、避免返回指向对象内部的引用、确保代码的异常安全性以及深入了解内联机制。此外，还强调了降低文件间编译依赖的重要性。


条款26：尽可能延后变量定义式的出现时间

条款27：尽量少做转型动作

条款28：避免返回handles指向对象内部成分

条款29：为“异常安全”而努力是值得的

条款30：透彻了解inlining的里里外外

条款31：将文件间的编译依存关系降至最低







C++实现LeNet-5卷积神经网络
chennbnbnb的博客
08-11 2224
搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸 花了近10天 程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验 因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻 挺考验能力的，很庆幸我做出来了，这个是第二版，第一版也写了1k行，写完才发现，模型错了，只能全删掉重新写 算是一次修行 网络的设计，编代码时的各种考虑，debug记录，我不想整理了...
CNN编程实践: C++实现LeNet-5全记录
weixin_44600457的博客
12-20 3110
后期需要用FPGA实现神经网络的硬件加速，开发语言准备选择C++，由于是初学者，需找一不是很复杂的网络进行学习，故尝试对CNN经典网络LeNet-5进行分析和C++语言实现。 一、论文解析 LeNet-5 由LeCun于1998年提出，论文全篇共43页，非常详细的对CNN和LeNet进行了说明，本文仅对部分内容进行分析 1 LeNet-5 网络结构 上图是LeNet-5的网络结构，计输入层和输出层共计为8层： input layer --> 输入层(图中INPUT) convulatio.
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卷积神经网络lenet-5的c++实现
02-01
c++ 实现的lenet-5 ， 开发环境是vs2015，打开工程就可以运行，大家可以下MNIST库试试，也希望跟大家学习交流
2.（编程）用C语言表示（5！）
weixin_30752699的博客
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//方法一：用for循环表示 1 #include<stdio.h> 2 int main() 3 { 4 int i; 5 int t = 1; 6 7 for(i=2;i<=5;i++) 8 { 9 t = i * t; 10 } 11 printf("1*...
经典 CNN 神经网络 LeNet-5 的 C++ 实现（MNIST数据集）
Charles
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c++实现md5
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LeNet-5神经网络——C源代码
08-09
LeNet-5神经网络 C源代码，这个写的比较好，可以用gcc编译去跑，结合理论可以对深度学习有更深刻的了解 介绍 根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集初代训练识别率97%，多代训练识别率98%。 DEMO main.c文件为MNIST数据集的识别DEMO，直接编译即可运行，训练集60000张，测试集10000张。 项目环境 该项目为VISUAL STUDIO 2015项目，用VISUAL STUDIO 2015 UPDATE1及以上直接打开即可编译。采用ANSI C编写，因此源码无须修改即可在其它平台上编译。 如果因缺少openmp无法编译，请将lenet.c中的#include和#pragma omp parallel for删除掉即可。 API #####批量训练 lenet: LeNet5的权值的指针，LeNet5神经网络的核心 inputs： 要训练的多个图片对应unsigned char二维数组的数组,指向的二维数组的batchSize倍大小内存空间指针。在MNIST测试DEMO中二维数组为28x28，每个二维数组数值分别为对应位置图像像素灰度值 resMat：结果向量矩阵 labels：要训练的多个图片分别对应的标签数组。大小为batchSize batchSize:批量训练输入图像（二维数组）的数量 void TrainBatch(LeNet5 *lenet, image *inputs, const char(*resMat)[OUTPUT],uint8 *labels, int batchSize); #####单个训练 lenet: LeNet5的权值的指针，LeNet5神经网络的核心 input： 要训练的图片对应二维数组 resMat：结果向量矩阵 label: 要训练的图片对应的标签 void Train(LeNet5 *lenet, image input, const char(*resMat)[OUTPUT],uint8 label); #####预测 lenet: LeNet5的权值的指针，LeNet5神经网络的核心 input: 输入的图像的数据 labels: 结果向量矩阵指针 count: 结果向量个数 return 返回值为预测的结果 int Predict(LeNet5 *lenet, image input, const char(*labels)[LAYER6], int count); #####初始化 lenet: LeNet5的权值的指针，LeNet5神经网络的核心
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