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CruiseYoung提供的带有详细书签的电子书籍目录 http://blog.csdn.net/fksec/article/details/7888251 该资料是《Visual C++ 2005入门经典》的源代码及课后练习答案 对应的书籍资料见: Visual C++ 2005入门经典 基本信息 原书名: Ivor Horton's Beginning Visual C++ 2005 原出版社: Wiley 作者: (美)Ivor Horton 译者: 李颂华 康会光 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302142713 上架时间:2007-2-12 出版日期:2007 年1月 开本:16开 页码:1046 版次:1-1 编辑推荐   本书由编程语言先驱者Ivor Horton倾力而著,是国内第一本全面、深入介绍Visual C++ 2005的经典之作! 内容简介   本书系编程语言先驱者Ivor Horton的经典之作,是学习C++编程最畅销的图书品种之一,不仅涵盖了Visual C++ .NET编程知识,还全面介绍了标准C++语言和.NET C++/CLI。本书延续了Ivor Horton讲解编程语言的独特方法,从中读者可以学习Visual C++ 2005的基础知识,并全面掌握在MFC和Windows Forms中访问数据源的技术。此外,本书各章后面的习题将有助于读者温故而知新,并尽快成为C++高效程序员。...    作译者   Ivor Horton是世界著名的计算机图书作家,主要从事与编程相关的顾问及撰写工作,曾帮助无数程序员步入编程的殿堂。他曾在IBM工作多年,能使用多种语言进行编程(在多种机器上使用汇编语言和高级语言),设计和实现了实时闭环工业控制系统。Horton拥有丰富的教学经验(教学内容包括C、C++、Fortran、PL/1、APL等),同时还是机械、加工和电子CAD系统、机械CAM系统和DNC/CNC系统方面的专家。Ivor Horton还著有Beginning Visual C++ 6、Beginning C Programming和Beginning Java 2等多部入门级好书。 目录 封面 -18 前言 -14 目录 -9 第1章 使用Visual C++ 2005编程 1 1.1 .NET Framework 1 1.2 CLR 2 1.3 编写C++应用程序 3 1.4 学习Windows编程 4 1.4.1 学习C++ 4 1.4.2 C++标准 5 1.4.3 控制台应用程序 5 1.4.4 Windows编程概念 6 1.5 集成开发环境简介 7 1.6 使用IDE 9 1.6.1 工具栏选项 9 1.6.2 可停靠的工具栏 10 1.6.3 文档 11 1.6.4 项目和解决方案 11 1.6.5 设置Visual C++ 2005的选项 23 1.6.6 创建和执行Windows应用程序 24 1.6.7 创建Windows Forms应用程序 26 1.7 小结 29 第2章 数据、变量和计算 31 2.1 C++程序结构 31 2.1.1 程序注释 36 2.1.2 #include指令——头文件 37 2.1.3 命名空间和using声明 37 2.1.4 main()函数 38 2.1.5 程序语句 38 2.1.6 空白 40 2.1.7 语句块 41 2.1.8 自动生成的控制台程序 41 2.2 定义变量 42 2.2.1 命名变量 43 2.2.2 C++中的关键字 43 2.2.3 声明变量 44 2.2.4 变量的初值 44 2.3 基本数据类型 45 2.3.1 整型变量 45 2.3.2 字符数据类型 46 2.3.3 整型修饰符 47 2.3.4 布尔类型 48 2.3.5 浮点类型 48 2.3.6 ISO/ANSI C++中的基本类型 49 2.3.7 字面值 50 2.3.8 定义数据类型的同义词 50 2.3.9 具有特定值集的变量 51 2.3.10 指定枚举常量的类型 52 2.4 基本的输入/输出操作 53 2.4.1 从键盘输入 53 2.4.2 到命令行的输出 53 2.4.3 格式化输出 54 2.4.4 转义序列 55 2.5 C++中的计算 57 2.5.1 赋值语句 57 2.5.2 算术运算 58 2.5.3 计算余数 63 2.5.4 修改变量 63 2.5.5 增量和减量运算符 64 2.5.6 计算
Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 DETR(Detection Transformer)是Facebook提出的基于Transformer的端到端目标检测方法。DETR使用CNN+Transformer进行图像目标检测,该方法没有NMS后处理步骤、没有anchor。DETR总体思路是把目标检测看成一个set prediction的问题,并且使用Transformer来预测物体边界框的集合。本课程对DETR的原理与PyTorch实现代码进行精讲,来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。 原理精讲部分包括:Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、DETR网络架构、DETR损失函数、DETR实验结果和分析。  代码精讲部分使用Jupyter Notebook对DETR的PyTorch代码进行逐行解读,包括:安装PyTorch、 DETR官方Demo,DETR的hands-on tutorial,DETR的代码精讲(数据准备、Backbone和位置编码、Transformer架构的实现)。相关课程: 《Transformer原理与代码精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045

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