1.汇编语言中的源码“ offset”是什么意思？
2.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
3.darknet序列解读一：框架构成
汇编语言中的“ offset”是什么意思？
LEA和OFFSET这两条指令在功能上是相同的，BX寄存器都可得到符号地址LIST的源码值，而且此时MOV指令的源码执行速度会比LEA指令更快。但是源码，OFFSET只能与简单的源码符号地址相连，而不能和诸如LIST[SI]或[SI]等复杂操作数相连。源码teleportpro源码因此，源码LEA指令在取得访问变量的源码工具方面是很有用的。
OFFSET是源码将数值回送变量或标号的偏移地址值LEA是将数值回送变量或标号的有效地址值SEG, 汇编程序将回送变量或标号的段地址值。
扩展资料：
LEA是源码微机/系列的一条指令，取自英语Load effective address——取有效地址，源码也就是源码取偏移地址。在微机/中有位物理地址，源码由位段基址向左偏移4位再与偏移地址之和得到。源码地址传送指令之一。源码
Offset是Excel中的函数，在Excel中，易语言小源码OFFSET函数的功能为以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。返回的引用可以为一个单元格或单元格区域。并可以指定返回的行数或列数。Reference 作为偏移量参照系的引用区域。Reference 必须为对单元格或相连单元格区域的引用。
SEG(Searl-Effect Generator）是一部不需要能源的发电机，它可以收集能源，但不需要使用任何燃料。当SEG的滚筒很靠近环状体时，瑟尔效应的共振磁场会使周遭环境里的负离子与电子被吸进这部机器并在里面加速。稀土族金属元素「钕」对电子具有高度的吸引力，因而促进了这个过程。
参考资料：
win + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
在配置个人深度学习主机后，安装必备软件环境成为首要任务。使用Anaconda5.0.0 python3.6版本管理Win python环境，安卓答辩源码新建基于python3.5的tensorflow-gpu-py conda环境。直接使用conda安装tensorflow，会默认安装tensorflow-gpu 1.1.0并主动安装cudatoolkit8.0 + cudnn6.0。若需配置CUDA环境，需自行下载并安装cuda9.0 + cudnn7.0，配置环境变量。pip安装tensorflow，会默认安装最新版本tensorflow-gpu 1.3.0。配置不当导致import tensorflow时报错：'ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'。尝试源码编译tensorflow解决此问题。
查阅tensorflow官网文档，了解cmake window build tensorflow方法。文档中提到，tensorflow源代码目录下有详细网页介绍Windows环境编译方法，包含重要信息。发现安装tensorflow-gpu版本、擒龙指标源码配置CUDA8.0 + cuDNN6.0/cuDNN5.1或CUDA9.0 + cuDNN7.0时，import tensorflow时报错。查阅错误信息，网上解答提及需要配置正确的CUDA和cuDNN版本。然而，尝试安装和配置后依然报错。安装tensorflow cpu版本无问题，确认CUDA环境配置错误。
决定源码编译tensorflow-gpu以解决问题。查阅文档，执行编译操作。在window环境下编译tensorflow源码，需要准备的软件包括Git、tensorflow源码、anaconda、swig、晶科物流 源码CMake、CUDA、cuDNN、Visual Studio 。在百度网盘下载相关软件。
配置过程中，修改CMakeLists.txt以适应CUDA 9.0 + cuDNN 7.0。在cmake目录下新建build文件夹，执行命令配置tensorflow。配置后进行编译，遇到问题如：cudnnSetRNNDescriptor参数不匹配、网络访问问题、编码问题、protobuf库下载问题、zlib.h文件不存在、下载链接失败、无法解决的错误等。
为解决这些问题，采取相应措施，如修改cuda_dnn.cc文件、网络代理设置、文件编码转换、忽略警告信息、多次尝试下载、修改cmake配置文件等。遇到无法解决的问题，如CUDA编译器问题、特定源代码文件问题，提交至github tensorflow进行讨论。
完成源码编译后，安装tensorflow-gpu并进行验证。在下一步中继续讨论验证过程和可能遇到的后续问题。整个编译过程耗时、复杂，需要耐心和细心，希望未来能有官方解决方案以简化编译过程。
darknet序列解读一：框架构成
darknet项目工程结构包含了多个文件夹，包括3rdparty、cfg、data、files、include、pre-train-weighted、scripts以及src。3rdparty存放第三方库；cfg文件夹内存储各种配置文件，如网络配置文件和data配置文件；data文件夹类似标准C工程中的resource文件夹，用于存放数据，如voc数据集；files文件夹是我自己添加的，用于存放对darknet某些具体细节代码的详细说明；include文件夹存放darknet头文件，主要针对win系统；pre-train-weighted存放预训练权重文件；scripts存放一些脚本文件等；src文件夹是整个项目的核心，存放所有源代码，包括各种网络层结构和重要工具函数。
darknet框架的整体结构遵循一个固定流程，其核心代码逻辑可以简要表示为：网络配置文件中定义的batch和subdivisions参数用于将batch数据拆分成subdivisions份，在数据加载时一次性加载batch个数据，但在进行前向传播和反向传播时，每次仅利用batch/subdivisions个数据。这种设计旨在减轻GPU显存压力并实现类似大batch更新的效果，但与一次性处理所有batch数据存在区别，尤其是BN层的计算。
darknet框架的所有功能入口位于src/darknet.c文件中的main函数，支持目标检测、RNN和分类算法。虽然run_yolo()和run_detector()看似不同，实际上它们是同一功能，这是为了兼容旧版darknet框架。对于darknet来说，其核心在于yolo算法，尽管它支持分类任务，但由于数据增强操作有限，且与Python第三方库相比，darknet自身携带的增强操作不够丰富，训练分类网络效果并不理想。因此，推荐使用如pytorch框架进行图像分类任务。解读时，主要聚焦于检测算法，并详细解析了整个训练过程，包括解析配置文件、构建和初始化网络、加载数据以及训练网络等关键步骤。详细过程将包括对数据加载、网络初始化、数据增强、前向传播、反向传播以及参数更新等部分的深入分析。
本次解读涵盖了darknet框架的整体结构、核心设计原则、功能入口及其在目标检测任务中的实现细节。后续解读将更具体地分析darknet如何解析网络配置文件并初始化网络，为读者提供一个全面理解darknet框架的视角。
