g++ -o test1 test1a.o test1b.o
test1a.o(.text+0x18): In function `main':
: undefined reference to `findmax(int, int)'
collect2: ld returned 1 exit status

Сверточные нейронные сети (CNN) являются мощным классом глубоких нейронных сетей, которые широко применяются в обработке изображений, распознавании образов, компьютерном зрении и других задачах, связанных с анализом визуальных данных.

В C и C++ есть особенности, о которых вас вряд ли спросят на собеседовании (вернее, не спросили бы до этого момента). Почему не спросят? Потому что такие аспекты имеют мало практического значения в повседневной работе или попросту малоизвестны.

Целью статьи является не освещение какой-то конкретной особенности языка или подготовка к собеседованиям, и уж тем более нет цели рассказать все потайные смыслы языка, т. к. для этого не хватит одной статьи и даже книги. Напротив, статья нужна для того, чтобы показать малоизвестные и странные решения, принятые в языках C и C++. Своего рода солянка из фактов. Вопрос “что делать с этими знаниями?” я оставляю читателю.

Если вы, как и я, любите и интересуетесь C/C++, и эти языки являются неотъемлемой частью вашей жизни, в том числе и его углубленного изучения, то эта статья для вас. По большей части я надеюсь, что эта статья сможет развлечь и заставить поработать головой. И если получится, рассказать что-то, чего вы, возможно, еще не знали.

Новая ступень в развитии диффузионных генеративных моделей ИИ, и новая возможность создавать собственные изображения в 10 раз быстрее, чем раньше. Это стало реальным благодаря удачной попытке совместить знания об электростатике и принципу функционирования привычных нам диффузионных моделей. Так, исследователям из MIT CSAIL удалось воплотить в жизнь инновационную модель PFGM ++, которая по последним данным значительно превосходит своих предшественниц.

Какова физическая природа PFGM ++, и как ее использовать на практике – давайте разбираться далее вместе.

Приятного прочтения!

Wireshark – это широко распространённый инструмент для захвата и анализа сетевого трафика, который активно используется как для образовательных целей, так и для устранения неполадок на компьютере или в сети. Wireshark работает практически со всеми протоколами модели OSI, обладает понятным для обычного пользователя интерфейсом и удобной системой фильтрации данных. Помимо всего этого, программа является кроссплатформенной и поддерживает следующие операционные системы: Windows, Linux, Mac OS X, Solaris, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD.