2022年7月13日，亚马逊全球副总裁、首席技术官Werner Vogels博士在亚马逊云科技峰会主题演讲中，宣布了Amazon Redshift Serverless正式上线。这是一项改变云原生数据分析游戏规则的技术创新，让您能够轻松地在云中以任何规模高性能地运行分析。只需加载数据然后开始查询，无需设置和管理集群，且只为用量付费。越来越多企业内部人员（例如，开发人员和业务线分析师等没有专业知识或
## 深度学习缺陷检测流程指南
缺陷检测是计算机视觉中的一个重要应用。在这一领域中，深度学习模型被用于自动检测和分类图像中存在的缺陷。本文将引导你实现缺陷检测深度学习的流程，从数据收集到模型评估，帮助你逐步掌握相关技术。
### 一、缺陷检测深度学习流程概述
以下是缺陷检测的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述
对应示例程序： measure_metal_part_id.hdev目标：金属零件的内部圆孔 缺件、偏移检测思路为： 1.读取图像 2.阈值分割，计算金属块区域的方向 3.边缘检测，获
缺陷检测是什么？缺陷检测，是各行业产品质量管理体系中的重要一环，也是产品在正式投入市场应用前最后一道屏障。由于产品可能出现的品质问题多种多样，没有统一的衡量标准，所以一直以来，产品质检都是依靠人工来完成。可以说，产品最终的交付质量很大程度上取决于质检员的工作经验。而完全依靠人工来实现，又面临着效率低下、成本日益增加的问题。如何在保证产品质量的基础上，提升质检效率、降低成本是每一家制造企业长期追求的
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2023-11-22 20:04:11
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先写一个大致方法综述，后续会针对每一个部分方法进行学习体会。1.基于传统机器视觉的方法： 主要构成：图像采集，缺陷检测图像采集部分：合适的光源，专业摄像头，适合的图像采集（硬件部分，2D，3D都可）缺陷检测部分：图像去噪，图像增强，边缘检测，图像分割，特征提取，目标检测与分类等等（软件部分，用代码来实现，根据不同的图像特征（噪声特征，边缘特征等）选取相应合适的代码）具体方法：灰度图像，双重照明结构
轻量化深度学习已经成为近期人工智能和机器学习领域中一个备受瞩目的话题。随着移动设备和边缘计算的普及，传统深度学习框架面临着性能和效率的挑战。本文将详细介绍如何解决“轻量化深度学习”的相关问题，内容包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
首先，我们需要为轻量化深度学习构建一个良好的环境。我们选择使用 TensorFlow Lite 和 PyTorch M
# 深度学习轻量化指南
深度学习模型的轻量化旨在减少模型的大小与计算需求，以便于在资源受限的设备上运行（如移动端和嵌入式设备）。下面，我将为你详细介绍深度学习模型轻量化的流程，并提供相关代码和示意图。
## 轻量化流程
首先，我们来了解一下轻量化的基本流程。可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
浅析倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化重要性倾斜摄影技术可以快速获取超大场景的三维模型数据，包括建筑、道路、山水等各类地物。这些三维模型数据具有高度精度和丰富的信息，能够为城市规划、土地管理、遥感监测等领域的决策提供重要支持。但是，这些数据通常非常庞大，需要大量存储空间和计算资源，对可视化性能和应用场景都提出了高要求。因此，进行倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化处理非常重要。首先，数据大小是轻量化的主
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2024-01-31 07:27:26
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数据存储是工程中至关重要的一环。数据库大家族可谓是百花齐放、百家争鸣，如内存型数据存储、非关系型数据库、关系型数据库、图数据库等。ACCESSMicrosoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。 Microsoft Offi
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2023-12-07 13:15:30
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1.关键内容以计算flops为指导，通过计算浮点运算量来描述轻量级网络的快慢，但是从不考虑直接运行的速度，在移动设备中不仅仅需要考虑flops，还需考虑内存访问成本和平台特点，即shufflenetv2直接通过控制不同环境来直接测试网络在设备上运行速度的快慢，而不是用flops判断。在实际应用中CNN应用受限于硬件与存储。必须有一种能在算法层面有效的压缩存储和计算量的方法。而MobileNet/S
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2024-01-26 09:25:55
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轻量化网络1. ShuffleNet1.1 ShuffleNet v11.2 ShuffleNet v22. OSNet3. GhostNet 轻量化网络模型的 核心是在 保持精度的前提下，从 模型大小和 推理速度两方面 综合对网络进行 轻量化改造，使深度学习网络模型更容易部署在移动端或嵌入式设备。以下详细介绍轻量化网络模型ShuffleNetv1/v2，OSNet，GhostNet： 1.
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2023-12-11 14:53:37
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这是一个简单的界面库设计，简单到舍弃了大部分的功能。但我仍然很臭美的认为它所做出的界面不次任何界面库------实际上它就是我写公司的游戏平台时设计的，也因为如此，不便公开代码，这里只说说设计思路吧。 设计这个界面库的首要宗旨是性能，其次是美观和可扩展性最后简单，很
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2023-11-28 10:37:07
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© 作者｜刘子康本文梳理了一些Transformer常用的轻量化方法，并分领域的介绍了一些主流的轻量化Transformer。引言：近年来，Transformer模型在人工智能的各个领域得到了广泛应用，成为了包括计算机视觉，自然语言处理以及多模态领域内的主流方法。尽管Transformer在大部分任务上拥有极佳的性能，其过大的参数量限制了在现实场景下的应用，也给相关研究带来了困难，由此带来了Tra
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2024-05-21 19:10:27
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# 工业缺陷检测深度学习方法综述
在当今制造业中，工业缺陷检测变得越来越重要。而深度学习技术的引入，使得这一过程不仅更加高效，也更为精确。本文将为初入行的小白提供一个清晰的流程与相应的代码示例，帮助他们理解如何实现工业缺陷检测。
## 整体流程
我们可以将工业缺陷检测的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 数据收集 | 收集工业产品的图像数据集
概述卷积神经网络依靠神经网络中数以千万计的网络参数共同参与计算，存在网络结构复杂，运算量大，速度慢的缺点，并且很难移植到嵌入式设备中。随着网络模型层数越来越深，参数越来越多，减少他们的大小和计算损耗至关重要，特别是对于在线学习和增强学习这样的实时应用来说。不仅如此，近年来 VR，AR 以及智能可穿戴设备的高速发展，需要研究者们解决将大规模学习系统部署到移动设备上的问题。而达到这个目标需要从很多方
一、空洞卷积1、dilated的好处就是不做pooling损失信息的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能很好的应用空洞卷积。2、Deep CNN对于其他任务的一些致命性缺陷，较为著名的是：up-sampling和pooling layer的设计，在Hinton的演讲中也提到过：1）上采样和池化层是不
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2023-09-21 11:12:57
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轻量级是指一种开发方法，指简化的编程模型和更具响应能力的容器等方面，轻量级开发旨在消除与传统API有关的复杂性与限制，同时采用轻量级的方式进行开发也缩短了应用程序的开发周期与部署上的复杂度。
1，轻量级软件开发方法
轻量级的软件开发方法包括敏捷(Agile)过程,比如极限编程（XP）。这种软件方法强调开发中测试第一
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2024-04-07 18:53:20
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随着物联网和移动设备的普及，边缘计算已成为当前信息技术领域的热门话题。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索使用容器化技术来打造轻量级的K8s发行版。这种发行版可以更加灵活地部署在物理边缘，提供更快速、更稳定的服务。在这篇文章中，我们将介绍一款史上最轻量的K8s发行版，它采用了最新的技术，可以更好地满足边缘计算的需求。这款发行版不仅体积小巧，而且非常稳定，可以在各种复杂的环境中运行。下面我们就来
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2023-12-14 19:04:33
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Introduction随着 ViT 的出现，Transformer 模型在计算机视觉领域遍地开花，一层激起一层浪。虽然精度很高，但被人广为诟病的依旧是它的效率问题，说人话就是这东西压根不好部署在移动端。随后，有许多研究人员提出了很多解决方案来加速注意力机制，例如早先苹果提出的 Mobile-Former 以及前段时间的 EdgeNeXt，均是针对移动端设计的。本文的思路也很简单，就是仿造 CNN
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2024-01-11 11:26:36
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阿里P7Android高级架构进阶视频免费学习请点击：https://space.bilibili.com/474380680 一、SharedPreferences详解与原理分析SharedPreferences作为Android存储数据方式之一，主要特点是：只支持Java基本数据类型，不支持自定义数据类型； 应用内数据共享； 使用简单． 使用方法１、存数据SharedPreferences s
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2024-08-01 14:28:17
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