友元类

简介: <p>error:      is private<br></p> <p>如果添加了friend之后,还是报错的话。不妨看看是不是名字空间搞错了。</p>

error:      is private

如果添加了friend之后,还是报错的话。不妨看看是不是名字空间搞错了。

目录
相关文章
|
API 调度 语音技术
基于Qt的简易语音助手设计与实现
基于Qt的简易语音助手设计与实现
733 2
|
Web App开发 前端开发 iOS开发
CSS小技巧,实现金额样式~
CSS小技巧,实现金额样式~
CSS小技巧,实现金额样式~
|
数据可视化 API vr&ar
探索Qt 3D之旅:从基础到实战,打造引人入胜的三维界面与应用
探索Qt 3D之旅:从基础到实战,打造引人入胜的三维界面与应用
2281 3
|
8月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
《探秘小批量梯度下降:批量大小如何左右算法性能》
小批量梯度下降(MBGD)在机器学习中广泛应用,其批量大小选择至关重要。合适的批量大小能平衡计算效率与收敛稳定性:较大批量提高硬件利用率、加速训练,但占用更多内存;较小小批量引入噪声,增强泛化能力,避免过拟合。批量大小影响梯度估计准确性、学习率调整及跳出局部最优的能力。实际应用需综合考虑数据集规模、硬件资源和模型复杂度,通过实验找到最优值。
197 1
|
机器学习/深度学习 传感器 编解码
史上最全 | BEV感知算法综述(基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务)
以视觉为中心的俯视图(BEV)感知最近受到了广泛的关注,因其可以自然地呈现自然场景且对融合更友好。随着深度学习的快速发展,许多新颖的方法尝试解决以视觉为中心的BEV感知,但是目前还缺乏对该领域的综述类文章。本文对以视觉为中心的BEV感知及其扩展的方法进行了全面的综述调研,并提供了深入的分析和结果比较,进一步思考未来可能的研究方向。如下图所示,目前的工作可以根据视角变换分为两大类,即基于几何变换和基于网络变换。前者利用相机的物理原理,以可解释性的方式转换视图。后者则使用神经网络将透视图(PV)投影到BEV上。
史上最全 | BEV感知算法综述(基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务)
|
11月前
|
监控 安全 Java
Spring Boot 中的 Actuator 是什么?
Spring Boot 中的 Actuator 是什么?
2006 6
|
存储 网络协议 网络安全
RTMP协议详解及Wiresahrk抓包分析(一)
RTMP协议详解及Wiresahrk抓包分析
1048 2
|
存储 Java Go
都说go协程性能好,这次我们来试试java
都说go协程性能好,这次我们来试试java
410 0
|
监控 数据可视化 前端开发
前端数据可视化和动态图表库
前端数据可视化和动态图表库
584 0