Visual Studio 2019 
时间: 2023-05-25 10:03:20 浏览: 53
Visual Studio 2019 is the latest version of Microsoft's integrated development environment (IDE) for building applications for Windows, Android, iOS, web, and cloud. It comes with a wide range of features and tools to improve developer productivity, allowing developers to create, debug, and deploy their code quickly and efficiently.
Visual Studio 2019 supports multiple programming languages, including C#, C++, Python, TypeScript, JavaScript, and more, and it enables developers to build cross-platform applications that run on multiple platforms using a single codebase.
Some key features of Visual Studio 2019 include improved productivity features, such as code navigation, search, and refactoring tools, live unit testing, diagnostics, and debugging tools, built-in Git and Azure DevOps support, advanced collaboration and code sharing capabilities, and multi-targeting support.
Additionally, Visual Studio 2019 offers a wide range of extensions and add-ons that can help developers customize their environment and improve their workflow. It can also be used with other tools and frameworks, such as Xamarin, .NET Core, Unity, and many others, to build applications for different platforms and scenarios.
Overall, Visual Studio 2019 is a powerful and versatile IDE that enables developers to create high-quality, cross-platform applications efficiently and effectively.
相关推荐
最新推荐
Visual Studio 2019配置qt开发环境的搭建过程
主要介绍了Visual Studio 2019配置qt开发环境的搭建过程,本文图文并茂给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
使用Visual Studio2019创建C#项目(窗体应用程序、控制台应用程序、Web应用程序)
vs2019的安装可参考visual studio2019的安装以及使用。 二、创建C#窗体应用程序 打开vs 可以直接在搜索框输入关键字进行搜索，选择 Windows 窗体应用(.NET Framework)。如图。 也可以限定项目类型，所用的语言...
Visual Studio 2019配置vue项目的图文教程详解
主要介绍了Visual Studio 2019配置vue项目的教程，本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0
主要介绍了Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
浅谈Visual Studio 2019 Vue项目的目录结构
主要介绍了Visual Studio 2019 Vue项目 目录结构,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
代码随想录最新第三版-最强八股文
这份PDF就是最强⼋股⽂！
1. C++
C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》
2. Java
Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring
3. Go
defer底层原理、goroutine、select实现机制
4. 算法学习
数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构
5. 计算机基础
操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统
6. 前端学习
浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE
7. 面经分享
字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习......
8. 编程常识
9. 问答精华
10.总结与经验分享
......
无监督视觉表示学习中的时态知识一致性算法
无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址：fengweixin@bupt.edu.cn，wangyuanjiang@megvii.com{malihua，yuanye，zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架，教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征，通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而，在不同的训练阶段，教师的输出可以在相同的实例中显著变化，引入意外的噪声，并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 ， 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC（Temporal Knowledge Consis- tency）。具体来说，我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息，根据其重要性学习实例的时间一致性。
yolov5 test.py
您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型：
```python
import torch
from PIL import Image
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 选择设备 (CPU 或 GPU)
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
# 将模型移动到所选设备上
model.to(device)
# 读取测试图像
i
数据结构1800试题.pdf
你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。
基于对比检测的高效视觉预训练
10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind，英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而，这些性能增益是以大的计算成本来实现的，其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标，对比检测，任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号，从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度，同时需要高达10少训练特别是，我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当，SEER是迄今为止最大的自监督系统之一，它使用了1000多个预训练数据。最后，我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练，例如COCO中的图像，缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al