怎么把JAVA中的数据转换成BREW中的C的数据?

tx040316 2009-04-28 05:49:57
怎么把JAVA中的数据转换成C中的数据啊?如一个short型的JAVA数据,我想把转换成C中uint16数据,应该怎么做啊?在BREW中实现。JAVA中的数据结构是低位在前面,而C中是高位在前面。
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sunyymq 2009-04-30
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位移~
tx040316 2009-04-29
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呵呵,已经知道怎么做了,先用BYTE读出来,再合起来就行。
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用typedef 即可
hhygcy 2009-04-28
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如果你确信是big-endian和little-endian的区别,那你做移位操作就可以得到结果了吧
资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYaHLhVeXGtGmlvno37CKcgA1?pwd=hwch 本次目标检测任务以YOLOv1模型为核心,我完整参与了数据预处理、数据集定义、模型搭建、损失函数设计及结果预测全流程,对深度学习有了更直观的认知。实践曾因数据预处理阶段bbox的y坐标计算错误,导致后续训练模型输出大量负数,这也让我养成了模块写完即验证的习惯,不过初期验证较粗略,多以“不报错、能运行”为标准。 修正后,我用小训练集验证模型正确性,观察是否能实现过拟合,进而调整学习率等参数。此次任务不仅让我掌握了目标检测基本流程与YOLOv1核心思路,还熟练运用PyTorch完成数据处理、网络构建及矩阵运算,更激发了学习《深度学习》的兴趣。同时我也发现YOLOv1的不足:数据编码时,单个网格若存在多个物体仅保留一个,会造成数据丢失,因此不适用于预测框较多的场景。 训练还积累了实用经验:在华为云训练时,将数据移至./cache可减少与OBS桶的交互,避免图片读取过慢;云端计算损失需用train_loss += loss.item(),否则内存会持续占用直至Notebook停止(本地训练无此问题);需关注云端磁盘空间,曾因空间不足导致三小时训练后模型保存失败;建议将每张图片对应的bbox提前整合到txt文件,此前将bbox暂存内存,每次整合需5分钟,若调试时遇“CUDA out of memory”重启,需重新整合,既耗时又不利于代码检查。

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