继续扩展更深入的知识,这些还不够
时间: 2023-11-16 15:35:02 浏览: 26
好的,以下是更深入的 C++ 技能清单:
1. 高级模板技术:了解模板元编程的高级技术,包括 SFINAE、模板特化、模板元编程框架等。
2. STL 实现和优化:了解 STL 的实现原理和优化方法,能够优化 STL 的性能和使用效果。
3. C++11/C++14/C++17/C++20 新特性:了解 C++ 最新标准的新特性,包括 lambda 表达式、智能指针、变长模板等。
4. 内存模型和多线程编程:了解内存模型和多线程编程的高级概念和方法,包括原子操作、内存顺序、锁等。
5. 面向对象设计和设计模式:了解面向对象设计的高级概念和方法,包括 SOLID 原则、设计模式的高级应用等。
6. 高性能编程:了解高性能编程的高级概念和方法,包括 CPU 缓存、指令集优化、多核并行等。
7. 代码生成技术:了解代码生成技术的高级概念和方法,包括编译期代码生成、JIT 编译等。
8. 深度学习框架:了解深度学习框架的实现原理和使用方法,包括 TensorFlow、PyTorch 等。
9. 图像处理和计算机视觉:了解图像处理和计算机视觉的高级概念和方法,包括图像分割、目标检测等。
10. 机器人编程:了解机器人编程的高级概念和方法,包括机器人控制、路径规划、SLAM 等。
这些都是比较深入的 C++ 技能清单,需要较高的实践经验和学习时间。如果您已经掌握了这些技能,可以深入研究相关的领域和技术,进一步提升自己的技能水平。
相关问题
python3-知识扩展扫盲易忘-generator的用法
Python中的生成器(generator)是一种特殊的迭代器,可以用来逐步生成序列。与普通函数不同,生成器函数使用yield关键字来返回值,而不是return。当函数执行到yield时,函数会暂停并将yield后面的值返回给调用者,但是函数的状态仍然保留在内存中,可以再次恢复执行。
以下是一些生成器的用法:
1. 生成器表达式
Python中的生成器表达式与列表推导式类似,但是使用圆括号而不是方括号。它可以用来生成一个序列,而不是一次性生成整个序列。
示例:
```
gen = (x * x for x in range(10))
for i in gen:
print(i)
```
2. yield语句
yield语句可以用来定义生成器函数。当函数执行到yield语句时,函数会暂停并将yield后面的值返回给调用者。函数的状态仍然保留在内存中,可以再次恢复执行。
示例:
```
def generator_func():
for i in range(10):
yield i * i
gen = generator_func()
for i in gen:
print(i)
```
3. send方法
send方法可以在生成器函数中向生成器发送一个值,并继续执行生成器函数。这个值可以通过yield语句返回。
示例:
```
def generator_func():
while True:
x = yield
print(x)
gen = generator_func()
next(gen)
gen.send(10)
```
4. yield from语句
yield from语句可以用来在生成器函数中调用另一个生成器函数。它可以让代码更加简洁,并且能够处理嵌套生成器的情况。
示例:
```
def child_gen():
for i in range(5):
yield i
def parent_gen():
yield from child_gen()
gen = parent_gen()
for i in gen:
print(i)
```
以上是一些生成器的用法,希望对你有所帮助。
比较出名的领域知识图谱
### 回答1:
以下是一些比较出名的领域知识图谱:
1. DBpedia:基于维基百科构建的知识图谱,包括超过4亿个实体和2亿个关系。
2. Freebase:Google推出的知识图谱,包含超过2亿个实体和超过2.5亿个关系。
3. YAGO:来自德国马克斯普朗克研究所的知识图谱,包含超过100万个实体和超过1亿个关系。
4. WordNet:普林斯顿大学开发的英语词汇数据库和语义网络,包括超过15万个单词和单词之间的关系。
5. Cyc:由Cycorp公司开发的知识图谱,包含超过200万个实体和超过100万个关系。
6. ConceptNet:由MIT开发的多语言知识图谱,包含超过25万个概念和超过200万个关系。
7. Wikidata:维基媒体基金会推出的知识图谱,包含超过7亿个实体和超过10亿个关系。
### 回答2:
当前比较出名的领域知识图谱有谷歌知识图谱和百度知识图谱。
谷歌知识谱是谷歌在2012年发布的一个大规模的知识图谱项目,旨在整合互联网上的各种知识和信息,并构建出一个广泛的领域知识图谱网络。谷歌知识图谱采用了人工智能和自然语言处理技术,能够理解多种语言的语义和语境,从而为用户提供更准确、全面的搜索结果。谷歌知识图谱不仅可以回答用户的问题,还可以通过关联不同的知识点,提供更多相关的信息,帮助用户更好地理解和探索。
百度知识图谱是百度公司推出的一个基于互联网语义理解和知识图谱技术的服务。它致力于将互联网上的庞大知识和信息进行整合,构建出一个丰富、准确的领域知识图谱网络。百度知识图谱通过自然语言处理和机器学习技术,能够深入理解用户的意图和查询,为用户提供更精准的搜索结果。同时,百度知识图谱还能够自动抽取和更新知识,及时反映新的信息和变化,以保持知识图谱的时效性和准确性。百度知识图谱已经在多个领域得到应用,如移动搜索、语音助手等。
这些领域知识图谱的出现,使得用户在搜索和获取信息时更加便捷和准确。它们不仅提供了海量的知识和信息,还可以通过深度学习和人工智能技术,理解用户的查询意图,提供个性化的搜索结果。随着无线互联网的快速发展,领域知识图谱还将继续向更广泛的领域扩展,为用户提供更好的搜索和信息服务。