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#MySQL在C++中的基本`api`讲解

检查结果集是否为空 ​ 在上篇文章中我介绍了MySQL在C语言中的基本 api，虽然只是基本的接口，但是我们依旧可以发现有这许多问题，比如，创建对象后必须手动释放，查询结果后必须手动释放否则就会有大量的内存泄漏问题出现...本文将提供一个简单的demo代码，并逐步解释其中的含义，带你快速上手基本的api。 首先，确保你已经安装了MySQL Connector/C++库。可以从MySQL官网下载安装。...这个方法确保在整个程序中只存在一个驱动程序实例。...创建SQL语句 在C++的api中sql语句分为PreparedStatement和不带参数的Statement，他们两者是有一定差别的 Statement Statement 对象主要用于执行静态的、...>getString("name"); std::cout << "ID: " << id << ", Name: " << name << std::endl; } 可以看到->next()在单个方法调用中合并了

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    Linux+Windows: 程序崩溃时，在 C++ 代码中，如何获取函数调用栈信息

    一、前言 二、Linux 平台 三、Windwos 平台 一、前言 程序在执行过程中 crash 是非常严重的问题，一般都应该在测试阶段排除掉这些问题，但是总会有漏网之鱼被带到 release 阶段。...因此，程序的日志系统需要侦测这种情况，在代码崩溃的时候获取函数调用栈信息，为 debug 提供有效的信息。...这篇文章的理论知识很少，直接分享 2 段代码：在 Linux 和 Windows 这 2 个平台上，如何用 C++ 来捕获函数调用栈里的信息。 二、Linux 平台 1....free(symbols); oss << std::endl; std::cout << oss.str(); // 打印函数调用栈信息 } 三、Windwos 平台 在...利用以上几个神器，基本上可以获取到程序崩溃时的函数调用栈信息，定位问题，有如神助！ ----

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    高级API、异构图：谷歌发布TF-GNN，在TensorFlow中创建图神经网络

    今天，TensorFlow 官方博客发布了 TensorFlow Graph Neural Networks（TensorFlow GNN）库 ，这个库使得用户在使用 TensorFlow 时能够轻松处理图结构数据...此前，TensorFlow GNN 的早期版本已经在谷歌的各种应用中使用，包括垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记等。...无论是在现实世界中，还是在我们设计的系统中，图无处不在。一组对象或是不同的人以及他们之间的联系，通常可以用图来描述。通常情况下，机器学习中的数据是结构化或关系型的，因此也可以用图来描述。...我们可以描述每个节点、边或整个图，从而将信息存储在图的每一部分中。此外，我们可以赋予图边缘方向性来描述信息或信息流。 GNN 可以用来回答关于这些图的多个特征问题。...最后，我们可以在边缘级别使用 GNN 来发现实体之间的连接。 TensorFlow GNN TF-GNN（TensorFlow GNN） 提供了在 TensorFlow 中实现 GNN 模型的构建块。

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    AI 大模型迷雾：藏着哪些颠覆认知的智能密码？

    2.3 C++ 在 AI 大模型中的作用： C++ 在 AI 大模型中扮演着重要的角色。...这些框架提供了高级的 API，方便用户构建和训练深度学习模型。在使用 C++ 与深度学习框架结合时，需要根据具体的需求和场景选择合适的框架。...例如，TensorFlow 提供了 C++ API，可以方便地在 C++ 代码中加载和运行预训练的模型；PyTorch 则支持使用 LibTorch 库在 C++ 中进行模型的推理和训练。...4.2 使用 TensorFlow C++ API 进行模型推理: #include tensorflow/core/platform/env.h> #include tensorflow/core...运行推理：使用 session->Run 方法运行会话，传入输入数据和输出节点名称，得到模型的输出结果。 输出结果：从输出的 Tensor 对象中提取结果并输出。

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    深度学习框架TensorFlow 官方文档中文版

    例如, 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op. TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言....为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的 结果, 你必须在会话里启动这个图. 在一个会话中启动图 构造阶段完成后, 才能启动图....启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. 欲了解完整的会话 API, 请阅读Session 类. ?...交互式使用 文档中的 Python 示例使用一个会话 Session 来 启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作....代码中 assign() 操作是图所描绘的表达式的一部分, 正如 add() 操作一样. 所以在调用 run() 执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作.

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    你真的会正确地调试TensorFlow代码吗？

    实际上，写得好的 TensorFlow 模型无需任何额外配置，一启动就可以调用所有核的资源。 但这个工作流程有个非常明显的缺点：只要你在构建图时没提供任何输入来运行这个图，你就无法判断它是否会崩溃。...会话。它与计算图高度相关，但解释起来却要更复杂一些：TensorFlow 会话 tf.Session 是用来连接客户端程序和 C++运行时的（记住，TensorFlow 是用 C++ 写的）。...如果你用的是低级 TensorFlow API（大多数 Python 开发人员使用的都是），那 TensorFlow 会话将会作为上下文管理器调用：使用 with tf.Session() as sess...事实上，没有会话，图就不能存在（图没有会话就无法执行），而且会话一般都有一个指向全局图的指针。 更深入地研究运行会话的细节，值得注意的要点是它的句法：tf.Session.run()。...就我个人而言，我只是简单地测试了张量的名称、形状和维度，但我确信，在一些没有执行图的情况中，只检查这部分功能并不合理。 令人困惑的张量名称。

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    作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？

    很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的，但是这种深度学习框架的大多数功能只在 Python API 上才方便使用。...当我写上一篇文章的时候，我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度神经网络（DNN）。在实践中，我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。...非核心的 C++ TF 代码在 /tensorflow/cc 中，这是我们创建模型文件的位置，我们也需要 BUILD 文件让 bazel 可以构建模型。...在 Python 中，它是由底层直接完成的，在 C++ 中你必须定义一个变量，随后定义一个 Assign 节点以为该变量分配一个默认值。...正如之前所说的，C++ API 的开发仍在进行中，我们希望在不久的将来，更多的功能可以加入进来。 ?

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第09章 启动并运行TensorFlow

    它包括许多 ML 操作的高效 C ++ 实现，特别是构建神经网络所需的 C++ 实现。还有一个 C++ API 来定义您自己的高性能操作。 它提供了几个高级优化节点来搜索最小化损失函数的参数。...= f.eval() print(result) 在with块中，会话被设置为默认会话。...y_val, z_val = sess.run([y, z]) print(y_val) # 10 print(z_val) # 15 在单进程 TensorFlow 中，多个会话不共享任何状态...在分布式 TensorFlow 中，变量状态存储在服务器上，而不是在会话中，因此多个会话可以共享相同的变量。...此外，你可能希望在训练期间定期保存检查点，以便如果你的计算机在训练过程中崩溃，你可以从上次检查点继续进行，而不是从头开始。 TensorFlow 可以轻松保存和恢复模型。

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    深度学习500问——Chapter12：网络搭建及训练（1）

    TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来，用于机器学习和神经网络方面的研究，于2015.10宣布开源，在众多深度学习框架中脱颖而出，在Github上获得了最多的Star量。...而在 TensorFlow中，数据流图中的节点，实际上对应的是 TensorFlow API 中的一个操作，并没有真正去运行： import tensorflow as tf t = tf.add(8,9...用户可以基于TensorFlow的基础上用Python编写自己的上层结构和库，如果TensorFlow没有提供我们需要的API的，我们也可以自己编写底层的C++代码，通过自定义操作将新编写的功能添加到TensorFlow...因此，大多数机器学习的模型中的w和b实际上是以变量的形式出现在代码中的，这就要求我们在代码中定义模型变量。...因此为了执行在计算图中所构建的赋值初始化计算节点，需要在开启会话之后，在会话环境下运行初始化。

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第9章 启动并运行TensorFlow

    它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。 ?...它包括许多 ML 操作的高效 C ++ 实现，特别是构建神经网络所需的 C++ 实现。还有一个 C++ API 来定义您自己的高性能操作。 它提供了几个高级优化节点来搜索最小化损失函数的参数。... = f.eval()   print(result)  在with块中，会话被设置为默认会话。...在分布式 TensorFlow 中，变量状态存储在服务器上，而不是在会话中，因此多个会话可以共享相同的变量。...此外，您可能希望在训练期间定期保存检查点，以便如果您的计算机在训练过程中崩溃，您可以从上次检查点继续进行，而不是从头开始。 TensorFlow 可以轻松保存和恢复模型。

    2.2K111

    从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

    运行「会话」，执行图中的运算 事实上，TensorFlow 将计算的定义与其执行分开。这两个部分将在以下各节中详细说明。在此之前，请记住第一步是导入 TensorFlow ！...中可视化；右：生成的变量（在 debug 模式下运行时从 PyCharm 调试器获取的屏幕截图） 为了实际评估节点，必须在会话内运行计算图。...会话（Session） 在 TensorFlow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...在会话中，我们可以将所有计算分配到可用的 CPU 和 GPU 资源中。...占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。

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    从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

    随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。...中可视化；右：生成的变量（在 debug 模式下运行时从 PyCharm 调试器获取的屏幕截图） 为了实际评估节点，必须在会话内运行计算图。...会话（Session） 在 TensorFlow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...在会话中，我们可以将所有计算分配到可用的 CPU 和 GPU 资源中。...占位符 我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。

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