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    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。

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    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。...48\times 48\times3 ,这三种大小分别对应了以下三个阶段模型的输入 阶段1(Proposal Network): 对上述的图像金字塔中 12\times 12\times 3 的图像提取...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。...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,

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    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。...(10\times 10\times 10 ),输出(10\times 10\times 10 )- Max-Pooling:输入(10\times 10\times 10 ),输出(5\times 5...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。...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,

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    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”。...位域的使用和结构成员的使用相同,其一般形式为:位域 变量名.位域名 位域允许用各种格式输出。 1. 在C中,位域可以写成这样(注:位域的数据类型一律用无符号的,纪律性)。...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...明天和后天将更新C的debug调试篇,主要是gcc和vs2017调试

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