小编cod*_*ger的帖子

我正在尝试使用TensorFlow复制完全卷积网络(FCN)的语义分段结果.

我坚持将训练图像输入到计算图中.完全卷积网络使用VOC PASCAL数据集进行培训.但是,数据集中的训练图像具有不同的大小.

我只想询问他们是否预处理了训练图像,使它们具有相同的大小以及它们如何预处理图像.如果没有,他们只是将不同大小的批量图像送入FCN吗？是否可以将一批中不同尺寸的图像输入TensorFlow中的计算图？是否可以使用队列输入而不是占位符来做到这一点？

我正在尝试在 webgl 项目中加载 3D obj 文件。大小约为 50mb 的 obj 文件在浏览器中出现错误。我参考了这个网站并使用了这个脚本，它为我们提供了 webgl 构建的各种配置，但这也无济于事。

我正在使用AsImpL在 Unity 2020.1.0a12 中导入 obj 文件。我附上了出现错误的浏览器页面的屏幕截图。

请让我知道是否有解决此问题的方法？

我有 Gremlin 和 Amazon Neptune 的后端服务。我想提供一个 GraphQL 端点来在 Neptune 中执行查询。我发现了一个可能有效的旧黑客马拉松项目。但是，我想知道是否有更好的方法来实现它。

这是我的代码,我的unordered_map和map的行为相同,并且执行时间相同.我是否遗漏了有关这些数据结构的内容？

更新:我已根据以下答案和评论更改了我的代码.我删除了字符串操作以减少分析中的影响.现在我只测量find(),它占用了我代码中近40%的CPU.该配置文件显示unordered_map快3倍,但有没有其他方法可以使这段代码更快？

#include <map>
#include <unordered_map>
#include <stdio.h>

struct Property {
    int a;
};

int main() {
    printf("Performance Summery:\n");
    static const unsigned long num_iter = 999999;

    std::unordered_map<int, Property > myumap;
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        int ind = rand() % 1000;
        Property p;
        p.a = i;
        myumap.insert(std::pair<int, Property> (ind, p));
    }

    clock_t tStart = clock();
    for (int i = 0; i < num_iter; i++) {
        int ind = rand() % 1000;
        std::unordered_map<int, Property >::iterator itr …