自述文件 - A-KAZE 功能 该库是 AKAZE 特征检测器和描述符算法的实现，其中删除了 OpenCV 依赖项。 这允许更灵活地使用 AKAZE 功能，而无需依赖 OpenCV。 此库的唯一依赖项是特征矩阵库。 我们努力使代码与原始实现保持相对一致，以便更容易跟踪和比较。 主要区别在于： 一切都在命名空间 libAKAZE 中 关键点和描述符是最小的自定义结构，而不是 OpenCV 的结构 图像保存在具有浮点像素的行主特征矩阵中 线程数可以在运行时设置 在我的实验中，这个实现比 OpenCV 实现慢了不到 1.5 倍。 这是因为 OpenCV 有许多用于图像处理的手写 SIMD 优化。 但是，此实现确实提供了与 OpenCV 相同的关键点和描述符（误差在 0.1% 以内）。 注意：如果您有关于如何提高性能（即图像卷积和图像半采样）的建议，请给我发电子邮件或提出请求！ 我还要感

第1章绪论一、复习要点本章主要讨论贯穿和应用于整个《数据结构》课程始终的基本概念和性能分析方法。学习本章的内容，将为后续章节的学习打下良好的基础。本章复习的要点

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NNFusion是一种灵活高效的DNN编译器，可以从DNN模型描述（例如TensorFlow冻结模型和ONNX格式）生成高性能可执行文件。以高效的编译器为核心，NNFusion的目标是： 促进全栈模型优化 提供无框架的代码生成功能 支持新的加速器设备作为目标推理设备 谁应该考虑使用NNFusion？ 想要加快其预定义或预训练的DNN模型的执行性能的开发人员。 希望将其经过预训练的模型作为无框架源代码且库依赖性最小的开发人员。 想要快速尝试新的编译器优化思想或对某些特定模型进行自定义优化的研究人员。 :raising_hands: 突出特点 提供全栈优化机制，包括： 数据流图优化，例如CSE，编译时常量折叠等。 特定于模型的内核选择，内核协同调度，内核融合和自动内核调谐器集成。 静态内存布局和布局优化。 提供提前和源到源（模型到代码）的编译，以减少运行时的开销并消除库/框架的依赖关系。 支持流行的DNN模型格式，包括

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用C语言描述的数据结构与算法的入门教程，同时还介绍了部分机器学习的算法，另附带演示软件。

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风景区 Scenic 场景描述语言的编译器和场景生成器。 请参阅以获取安装说明，以及有关 Scenic 语言、其实现及其与各种模拟器的接口的教程和其他信息。 有关该语言及其一些应用的描述，请参阅，它扩展了我们的（注意：自以来，Scenic 的语法略有变化，并且添加了许多功能，例如支持动态场景；这些在预印本中进行了描述）。 Scenic 由 Daniel J. Fremont、Edward Kim、Tommaso Dreossi、Shromona Ghosh、Xianyu Yu、Alberto L. Sangiovanni-Vincentelli 和 Sanjit A. Seshia 设计和实施。 如果您在使用 Scenic 时遇到任何问题，请向提交问题或通过联系 Daniel。 存储库的组织方式如下： src/scenic目录包含正确的包； examples目录中有很多 Sce