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c language program_language deficit

还有，数组名a一般都是代表首个元素的地址，但是有两种例外，第一，sizeof(a)这里的数组名代表整个数组，而不首元素，第二，&a，这里的数组名代表的是整个数组，取的也是整个数组的地址 注意，int*...左边时，修饰的是*p，也就是说：不能通过来改变*p（num）的值 放在指针变量的*右边时，修饰的是指针变量p本身，p不能被改变了 为什么内存里存的都是二进制的补码？...是数组名，所以它代表的是第二行数组的首元素的地址，故*(a+1)也代表的是第二行数组的首元素的地址 两个地址相减，比如000c-0008，结果看起来是4，其实不是，结果还是除以这个类型的大小，比如int...后生成test.i)，编译(gcc -S test.i后生成test.s,也就是把C代码编译成汇编代码)，汇编(gcc -c test.s后生成test.o也就是把汇编代码编译成二进制指令)三个过程 Linux...，vector(ve)是创建一个匿名对象,并把ve的内容拷贝一份，swap之后，相当于原本指向ve的指针反过来指向这个匿名的空间，而这个匿名的指针则去指向原来的ve的空间，由于匿名对象的生命周期在当前行

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    Metal Shading Language - 语法小结Metal Shading Language - 语法小结

    Metal Shading Language简述 Metal 着色语言是用来编写3D图形渲染逻辑 和 并行计算核心逻辑的一门编程语言，如果需要使用Metal框架来实现某些逻辑则需要使用该语言 Metal...，然后为每个顶点生成数据输出到绘制管线 fragment：表示该函数是一个片元着色函数，它将为片元数据流中的每个片元 和其相关联的数据执行一次，然后将每个片元生成的颜色数据输出到绘制管线中 注意点： 被函数修饰符修饰的函数体内不能调用任何被函数修饰符修饰的函数...函数参数与变量的传递修饰符，即属性修饰符 图形绘制 或者 并行计算着色器函数的输入输出都是通过参数传递，除了常量地址空间变量和程序域定义的采样器之外, 其他参数修饰的可以是如下之一，常用的有以下5种属性修饰符...： device buffer 设备缓存：一个指向设备地址空间的任意数据类型的指针/引用 constant buffer 常量缓存：一个指向常量地址空间的任意数据类型的指针/引用 texture...]]: 用于表示当前节点在多线程网格中的位置，只能用在kernel函数中 [[stage_in]]：片元着色函数使用的单个片元输入数据是由顶点着色函数输出然后经过光栅化生成的，也就是片元函数的入参用于对应顶点函数的返回值

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    Metal Shadeing Language

    三.Metal的数据类型 Metal的数据类型包含表示向量和矩阵的类型,原子数据类型,缓存,纹理,采样器,数组,自定义结构体,还会描述类型对齐和类型转换. 3.1 标量数据类型 Metal 支持如下表格的类型...floatnxm nxm分别指的是矩阵的行数和列数. 3.3 访问向量的分量 向量的分量可以使用数组下标进行访问存取....Metal 支持(,)作为选择向量分量进行访问操作符.可以使用坐标分量或者是颜色分量的字母来存取向量.向量名.xyzw,或是向量名.rgba; 分量语法也能允许多个分量同时被选择访问....分量选择语法允许多个分量乱序或是重复出现 注意: 用如下的向量分量访问方法是不被允许的会导致编译错误 访问分量时,如果超过了向量声明的维度数会产生错误.一个2维向量可以通过xy,或者rg范围访问其分量...指向向量分量的指针或者引用也是不合法的.

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    Human Language Processing——CTC

    但有时候当前的语音输入可能并不能对应实际的文本token，所以预测要额外多一个为空的类别，表示模型不知道要输出什么，因此最终会得到V+1大小的概率分布 ?...CTC的这种预测方式，会让它的数据标注变得很难，因为要确保刚好每个输入声音特征都对应一个正确的token。而标注语料的数量，会直接影响模型评测的表现。...此外，一个序列正确的标注方式又可以存着很多种，造成标注多标准问题。这也加大标注数据选择的困难 ? CTC的效果如何？...单纯使用CTC的效果并不是很好；单纯使用CTC的WER处在30左右；采用CTC+LM的WER普遍能够达到10左右 ?...从这个角度来说，CTC并不是end-to-end的 CTC有什么问题？ 最大的问题就在于每个时间步之间的独立性假设，每个MLP的解码器工作是独立的。它可能会遇到一个奇怪的问题。

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    system C Language

    socket_error 调用wsaStartup函数初始化wsa int WSAStartup(WORD wVersionRequested, //指定winsock加载winsock库的版本...LPWSADATA lpWSAData //保存WSAStartup函数返回的Winsock库的版本信息 ); //此函数调用成功返回0，失败可调用WSAGetLastError函数确定原因...=0） return 0; Socket函数的原型： SOCKET socket( int af, //用来指定套接字使用的地址格式，这里只能用AF_NET int type, //指定套接字的类型...提供有连接的可靠传输 SOCK_DGRAW：数据包套接字，使用UDP提供无连接的不可靠的传输 SOCK_RAW:原始套接字 协议类型：使用TCP通信用TCP，使用UDP通信用IPPROTO_UDP...句柄：一个long型的数据，它是windows用来标识被应用程序所建立或使用的对象的唯一整数 详情请看：http://www.wuchuimeng.com/37.html

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    文献阅读：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks

    文献阅读：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks 1....内容简介 这篇文章算是我司今年发表的一篇颇有影响力的文章了，连不做cv的我都有所耳闻，毕竟刷指标刷的委实是有点厉害，简直堪比18年bert刚出来时候的状况，所以就来跟风看一下这篇文章，看看他到底是怎么做的...具体而言，这篇文章提出了一个Beit3模型，其模型的本身其实本质上还是一个Transformer的架构，和近年来非常流行的将transformer引入到cv领域的思路是一脉相承的，倒是没啥特别创新的思路...我们给出文中给出的这张颇为震撼的结果图如下： 下面，我们来具体看看模型的结构细节以及其在实验上的效果。 2. 模型结构 首先，我们来看一下Beit模型的具体模型结构。...，具体可以参考下图： 可以看到，本质上模型的输入还是一个self-attention + ffn layer的设计，不同的是，ffn层的选择对于不同的层以及不同的输入会有所区分，V-FFN用于处理图片信息

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    Human Language Processing——Alignment

    相较于HMM、CTC和RNN-T，LAS在计算P(Y|X)时，是直接计算的，不存在对齐的问题 ? 训练的时候，是找一个最优的模型参数，来让P(\hat{y}|X)越大越好。...而测试解码的时候，则是用Beam Search来遍历所有可能的Y，来让P(Y|X)越大越好 ? 对于CTC和RNN-T，它们额外的需要对齐操作。...但是，CTC和RNN-T只能计算某一种对齐方式的概率，而难以计算产生某一个声学特征的概率，怎么办呢？我们可以借鉴HMM的做法，把所有可能的对齐方式都加起来。...它只考虑走到右下角终点的所有路径。对于一直往右、没走到右下终点的路径，是非法的 ? CTC和HMM不一样在，它多了一个空类别。这会让它的对齐算法变得很不一样 ?...因为如果产生两个一样的token连在一起，按照CTC处理的规则，它会自动把相同的token合并。这样就不能保证长度对齐了 ?

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    Natural Language Toolkit（NLTK）

    文章目录 百度百科版本 Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。...NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发。NLTK由Steven Bird和Edward Loper在宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发。...其提供的教程解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念。 查看详情 维基百科版本 NLTK是一套库和方案，象征性和统计自然语言处理写在（NLP）英语Python编程语言。...它附有一本书，解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念，以及一本食谱。 NLTK旨在支持NLP或密切相关领域的研究和教学，包括经验语言学，认知科学，人工智能，信息检索和机器学习。...NLTK已成功用作教学工具，个人学习工具，以及原型设计和建立研究系统的平台。美国有32所大学，25所国家的课程使用NLTK。NLTK支持分类，标记化，词干化，标记，解析和语义推理功能。 查看详情

    1.3K20

    Human Language Processing——Controllable TTS

    一段声音信号中，它的组成其实包含了好几个维度，比如说的内容，说的方式，以及说的人的音色。...过往的语音合成只关注说的内容正确，而这次我们希望能按照我们的方式去控制合成的语音，以不同的方式、不同的音色去说 指定某个人去说一段话的技术叫声音克隆。...它不是内容，不是说话者的声纹，也不是环境的混响 对于可控的 TTS，我们希望给定一段文字，再给定一段参考的声音（不一定要说文字内容），我们希望模型能够生成出语气、停顿和参考声音相仿的合成语音。...更神奇的是，这些学到的 Vector set 每个维度向量对应了说话的每一种方式。...假设 TTS 和 ASR 的模型都是 Seq2Seq 模型。对于 TTS 的注意力而言，输入的字母会对应它产生的声音信号。我们期待 ASR 的注意力在看到同一段声音的时候，应该也要产生相同的字母。

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    Human Language Processing——LAS

    目前在语音识别领域，有哪些常用的算法？ 语音识别也和图像处理一样，有传统的语音识别算法和基于DeepLearning的语音识别算法。当然，现在的主流都是采用Deep Learning去做的。...比较常用的是前面3个（LAS, CTC, RNN-T），LAS是可以和CTC一起使用的。另外，传统的HMM模型也可以结合DNN模型，做一些融合。...下图为2019年NLP顶会100+paper，所采用的各种模型的比例 ?...Spell（Decoder） 将得到的$c^0$和之前的$z^0$作为解码器RNN的输入，输入是$z^1$，$z^1$代表的是一个词表V中所有可能词预测概率分布向量。...这种跨度（指注意力观测的范围）很大的注意力，在语音上用会有种杀鸡焉用牛刀的感觉。因为语音上，每次注意跳跃是有限的。而不会出现像机器翻译那样，源句子的第一个词可能是目标句子的最后一个词。

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    Human Language Processing——HMM

    前面这项$P(X|Y)$是Acoustic Model，HMM可以建模，后面那项$P(Y)$是Language Model，有很多种建模方式 ?...它假设某些State的发音就是一样的，所以可以共用同样的高斯混合分布，来减少使用的高斯混合模型的数量。这就好比你有两个命名不一样的指针，都指向了同样的内存。...有趣的是，Hinton在同年也在该论坛上发表了一篇关于深度学习的ASR的论文。但当时大家的注意力都在前一篇论文上，Hinton的研究并没有受到很多重视。原因在，它的表现当时不如SOTA ?...它没有变动HMM的模型。深度学习在做的是，怎样获得更好的声学特征。之前的声学特征用的是MFCC做的。而深度学习在做的是，输入一个MFCC，预测它属于哪个状态的概率。...我们训练这个之前，需要知道每个声学特征和状态之间的对应关系。但实际中的标注数据都是没对齐的。过去的做法是训练一个HMM-GMM，那这个粗糙的模型去做找出一个概率最大的对齐。

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    标记语言-Markup Language

    1.什么是标记语言 从名字来理解就是专门用来 标记的一门语言。 ? 标记：就是用一些符号来区分不同的内容的，就好比全班同学的书本都放在一起，有些外观是一样的，要如何区分开呢？...有些人会写个名字，有些人会折个角等，目的就是让每个人都能够通过自己的标记识别自己的东西。当然了现实中一样可能你还是可以区分，但是在标记语言中要求是要独一无二的存在的。...语言：语言有汉语，英语，西班牙语等非常多的语言，语言都是有规定的，什么表示什么意思，不然无法沟通交流。标记语言中的语言同样如此，它也有自己的规定。...超文本标记语言（英语：HyperText Markup Language，简称：HTML）一种用于创建网页的标准标记语言。...HTML的工具平台就很简单了，各种浏览器就可以了，具体可以看百度的首页效果。 公式编辑工具 使用的是wps 内带的公式编辑器: ?

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