苹果手机上如何用华为帐号登陆暗黑
首先点击右上方“三横线”按钮。其次暗黑破坏神不朽换苹果手机登陆找不到老账号，点击右上设置按钮，点人形图标。最后点击账号，进入账号切换的页面，重新登陆即可。
先进入游戏。输入手机号进行登录(与华为账号绑定的手机号)。登录成功后，选择大区即可开始游戏。德国烧脑神剧，由Netflix公司制作。
直接用用华为账号登录就行。暗黑破坏神不朽安卓和苹果互通，而且还能和PC端互通，可以理解为全平台互通，只要你的账号是用战网登录，那么就可以在安卓/苹果/PC三段数据互通。
首先，苹果使用的是iOS系统，而华为则主要使用鸿蒙系统或基于安卓的系统。这两个系统在底层架构、应用生态和账号体系上都有很大的差异。因此，直接在苹果手机上登录华为账号并玩游戏是不可能的。
YOLOV4简介
年4月，YOLO v4重磅发布。其在MS COCO数据集上的精度达到了45% AP，速度达到65FPS，与 YOLO v3相比分别提高了 10% 和 12%。
YOLOV4是YOLO系列一个重大的更新，其在COCO数据集上的平均精度(AP)和帧率精度(FPS)分别提高了10%和12%，并得到了JosephRedmon的官方认可，被认为是当前最强的实时对象检测模型之一。
Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。因而此次我们主要介绍一下SSD和YOLO系列框架。
在YOLO v4中被提及的激活函数有： ReLU， Leaky ReLU， PReLU， ReLU6， SELU， Swish， Mish其中Leaky ReLU， PReLU难以训练，ReLU6转为量化网络设计，对于普通人来说，这些函数有些难以理解，但接触过后就知道并不难。
cspdarknet53属于cnn。Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架。YOLOv4 使用 CSPDarknet53 CNN，这意味着它的目标检测主干使用了 Darknet53，共有 53 个卷积层。
yolo系列和ssd发表的时间顺序是yolov1，ssd，yolov2，yolov3，当然现在yolov4也出现了。这个是我之前在看完yolov1之后阅读ssd论文的时候记录的笔记，因此会涉及到很多和yolov1实现的对比。
正版暗黑破坏神2出现了这样的错误无法进入如何解决?
打了sp1补丁的win7系统和暗黑2兼容不好。解决办法其实很简单：暗黑2游戏文件夹下有个D2VidTst.exe文件，你双击它运行，点击“执行测试”。等待测试完毕后，选择Direct3D模式，确认后，再运行游戏 就可以进了。
首先在你的电脑中找到暗黑破坏神2的主程序，不是快捷方式，然后鼠标右击一下，选择“属性”，如图所示2在属性界面进入之后，在标题栏内找到“兼容性”，顺序为从左至右第二个，点击“兼容性”，进入该页面。
改用游戏目录下【DiabloII.exe】或其快捷方式进入游戏。如果无效，运行游戏目录下【D2VidTst.exe】，测试结束后选择上方的D2D模式即可。首先进入暗黑的游戏目录运行一下D2VidTst.exe程序，识别一下系统配置。
，先运行一下游戏目录里的D2VidTst，点击开始检测后不要动，期间可能会黑屏闪屏花屏，是正常现象，检测完后关闭。
如果无效，运行游戏目录下【D2VidTst.exe】，测试结束后选择上方的D2D模式即可。
解决方法：右键点击桌面的d2loader快捷，点兼容性选项卡， 点“用兼容模式运行这个程序”下拉菜单选择Windows XP（sp3），然后再选择以256色运行，再点确定后启动游戏。
关于暗黑网络
1、建议您首先需要检查网络环境内是否有人下载、视频、网络电影等极大占据带宽的行为，这都可能导致该情况的发生。如果确认没有，那有可能您的地区网络和游戏服务器之间的网络衔接不佳，您可以使用一款网游加速器来尝试解决。
2、黑暗网络（darknet）是一个IP地址空间（address space）的路由分配，用普通的方式不能发现它。该术语既用来指代一个单一专用网络，又可指代以这种方式配置的互联网地址空间的集体部分。
3、一般来说如果你网路没问题的话暗黑联机有两种办法1：就是在游戏主界面选择其他多人连接→TCP/IP游戏（注：前提你跟你表哥在同一局域网，所谓局域网就是指在某一区域内由多台计算机互联成的计算机组。
gpudarknet多线程跑反而慢
要实现功能：读取24个文件里面的内容，存入一个hash表中。一开始使用单线程方式，实现功能用了3秒。用多线程模式，创建了24个线程，存入的代码用互斥锁。
多核运算。在matlab的多线程中，是多核运算导致速度降低，所以是反而更慢。多线程是指调用资源来分别执行多个不同的任务。
Darknet框架分析(一)
Darknet简介：darknet【https：//pjreddie.com/darknet/】是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。
darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。
年提出了第一版YOLO v1，YOLO借鉴GoogleNet而提出了Darknet网络。Darknet是用C语言和CUDA编写的开源神经网络框架，用1x1卷积层+3x3卷积层替代GoogleNet的Inception模块。
cspdarknet53属于cnn。Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架。YOLOv4 使用 CSPDarknet53 CNN，这意味着它的目标检测主干使用了 Darknet53，共有 53 个卷积层。
每个ResX中包含1+2×X个卷积层，因此整个主干网络Backbone中一共包含1+(1+2×1)+(1+2×2)+(1+2×8)+(1+2×8)+(1+2×4)=52，再加上一个FC全连接层，即可以组成一个Darknet53分类网络。
一般情况下，YOLOv5分别使用CSPDarknet53+SPP为Backbone，PANet为Neck， YOLO检测Head。为了进一步优化整个架构。由于它是最显著和最方便的One-Stage检测器，作者选择它作为Baseline。
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