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右值引用概述
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作者 Howard E.Hinnant Bjarne Stroustrup +1 位作者 Bronek Kozicki 罗小平 《程序员》 2008年第7期88-91,共4页
右值引用(Rvalue Reference)是对C++语言的一个技术小扩展。有了它,程序员可以在逻辑上规避临时对象的无谓复制,即搬移语义(move Semantics),并可实现完美转发(perfect forwarding)。本文是对右值引用这个C++语言新特性的概述。
关键词 C++语言 临时对象 程序员 语义 转发
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基于多分辨率自蒸馏网络的小样本图像分类 被引量:3
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作者 仇真 奚雪峰 +2 位作者 崔志明 盛胜利 胡伏原 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期232-240,共9页
因图像数据具有大量的空间冗余信息,传统的多分辨率网络在处理图像数据时会产生较高的计算成本。而自蒸馏学习方法能够在精度与计算成本之间实现动态平衡,使模型在不增加网络深度和宽度的基础上,有效地提高模型精度。提出一种多分辨率... 因图像数据具有大量的空间冗余信息,传统的多分辨率网络在处理图像数据时会产生较高的计算成本。而自蒸馏学习方法能够在精度与计算成本之间实现动态平衡,使模型在不增加网络深度和宽度的基础上,有效地提高模型精度。提出一种多分辨率自蒸馏网络(MRSDN),用于解决小样本学习中输入样本的空间冗余问题。从原始网络中分出一个浅层子网络以识别图像的低分辨率表示,并且保持该原始网络识别高分辨率图像特征的能力。同时,在多分辨率网络中引入改进的全局注意力机制,以减少信息损失且放大全局交互表示。利用自蒸馏学习方法将网络中更深层的知识压缩到浅层子网络中,以提升浅层子网络的泛化能力。在此基础上,将低分辨率网络中的粗粒度特征融合到高分辨率网络中,从而提高模型提取图像特征的能力。实验结果表明,在Mini-ImageNet数据集上MRSDN网络对5-way 1-shot与5-way 5-shot任务的准确率分别为56.34%和74.35%,在Tiered-ImageNet数据集上对5-way 1-shot与5-way 5-shot任务的准确率分别为59.56%和78.96%,能有效缓解高分辨率图像输入时的空间冗余问题,提高小样本图像分类的准确率。 展开更多
关键词 自蒸馏学习 小样本学习 多分辨率网络 空间冗余 全局注意力
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基于分组可调度性的实时QoS保证性能评价 被引量:1
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作者 王高才 李伟 赖明星 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1653-1662,共10页
文中运用随机网络演算中统计流量包络和统计服务曲线表征网络中实时分组到达和服务的随机变化,提出概率可调度性的新概念,刻画某些弹性实时应用对QoS延时要求,通过研究某一时间间隔到达网络系统的累积分组的最坏情况延时,测试其是否满... 文中运用随机网络演算中统计流量包络和统计服务曲线表征网络中实时分组到达和服务的随机变化,提出概率可调度性的新概念,刻画某些弹性实时应用对QoS延时要求,通过研究某一时间间隔到达网络系统的累积分组的最坏情况延时,测试其是否满足相应的概率可调度性条件来实现实时QoS保证性能评价.概率可调度性是与实时分组到达时间相关的,因此,提出的方法能实现实时QoS保证下的瞬时特性研究以及研究某一时间间隔累积到达分组的概率可调度性.文中研究了FIFO网络系统中指数分布和一般分布服务时间下的分组概率可调度性特征,基于理论结论的数值结果和基于模型的模拟结果是一致的.同时,数值和模拟结果表明概率可调度性在实时分组的QoS保证性能评价中具有较好的适应性. 展开更多
关键词 实时QoS保证 随机网络演算 概率可调度性 性能评价
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基于随机模型的软实实时时系统的任务期望可调调度度性 被引量:1
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作者 王高才 李伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期130-134,共5页
本文基于随机模型研究了软实时系统中任务的可调度性特征,提出了期望可调度性的概念.期望可调度性是与实时任务到达时间t相关的,因此,提出的方法能研究任务子集在任意给定时间间隔的可调度性特征.本文给出了期望可调度性的条件,如果任... 本文基于随机模型研究了软实时系统中任务的可调度性特征,提出了期望可调度性的概念.期望可调度性是与实时任务到达时间t相关的,因此,提出的方法能研究任务子集在任意给定时间间隔的可调度性特征.本文给出了期望可调度性的条件,如果任务的持续时间满足该条件,则实时任务具有期望可调度性.基于理论结果的数值分析与模拟结果是一致的,这表明当软实时系统的负载率小于69%(某些确定性模型提供的)时,实时任务总是期望可调度的.这一结果也表明基于随机模型的期望可调度性方法能为软实时系统的任务可调度性分析提供一个更大的阈值和更好的适应性. 展开更多
关键词 软实时系统:随机模型:期望可调度性 负载函数 服务函数
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