简介上一节中，介绍了图像分类任务中的两个关键部分：1. 基于参数的评分函数。该函数将原始图像像素映射为分类评分值（例如：一个线性函数）。2. 损失函数。该函数能够根据分类评分和训练集图像数据实际分类的一致性，衡量某个具体参数集的质量好坏。损失函数有多种版本和不同的实现方式（例如：Softmax或SVM）。上节中，线性函数的形式是
，而SVM实现的公式是： 对于图像数据
，如果基于参数集
0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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2024-07-02 07:27:54
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原创
2021-09-07 11:37:52
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在进行“python 测试ncnn”相关的工作时，我们必须首先理解背景、技术原理以及实践应用。本文将详细总结这个过程，以期能为后续的研究和应用提供参考。
在现代深度学习框架中，NCNN是一个高效的神经网络前向推理计算框架，特别适合移动端和边缘设备。其核心在于支持多种深度学习模型的轻量化运行，而Python作为一种易用的语言，可以很方便地对其进行测试。
### 流程图
```mermaid
f
单元测试ppt思路详解目前的状况：1，现在很多单元测试只是利用@Test注解把代码或者整个请求接口内的business做测试2，单测的过程就很多查数据库的方法，但是没必要每次都测sql，因为sql测一遍都应该是正确的。3，单测代码启动速度、效率太低4，没有在各个环境整个工程单元测试通过5，未采用assert机制，采用system.out.println进行人工核查输出情况6，关闭了je
NumPy 是 Python 科学计算的基础软件包， 提供多维数组对象，多种派生对象（掩码数组、矩阵等）以及用于快速操作数组的函数及 API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。70道Num
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2023-11-17 15:46:24
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集成测试过程中，若采用自底向上集成需要测试员编写（B）A 桩程序 B 驱动
原创
2023-03-22 07:06:10
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Flink-pom项目的搭建以及简单的WordCount程序（Java）搭建pom写一个WordCount程序（不用lambda）写一个WordCount程序（用lambda）将程序打成jar包，放在页面上执行 搭建pom强烈建议使用官方的推荐写法，用命令行输入以下代码（也不用你敲，只用改一下你的flink版本号即可，我用的是1.9.1）mvn archetype:generate \
-Dar
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2024-09-13 19:49:50
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文章目录常用检测数据集一 CIFAR系列二 COCO三 VOC系列四 CIFAR10五、TT100K六 将图像数据集划分为训练集，验证集，测试集常用行为检测数据集UCF101 常用检测数据集一 CIFAR系列CIFAR10有6w张32*32的图片，一共有10个类别，每个类别6000张，5w张训练，1w张测试。数据集实际被分为6batches，5份训练，1份测试，每份均为1w张。测试集的1w张，是
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2024-10-08 12:16:03
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主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
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2024-08-22 11:43:47
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代码链接：本代码可以在模拟器下进行跑。环境：windows10Android studio 3.6Sdk：android10 api 29Ndk：r15cNcnn：20200226Linux下的代码测试：cd mtcnn_linux/build
cmake ..
make
./mtcnn如果可以跑通，输出正确结果，证明mtcnn代码的准确性。实际操作的时候，首先基于linux把c++代码调试通，方
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2024-02-24 14:12:03
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1、下载和编译ncnngit clone https://github.com/Tencent/ncnn
cd ncnn
mkdir build && cd build
cmake .. #编译目录下的CMakeLists.txt
打开根目录下的CMakeLists.txt文件，定位到最后六行，修改如下： add_subdirectory(examples)
# add_
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2023-07-10 22:12:35
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下面从几个方面介绍下自己的采坑之路：NCNN自带模型的benchmarkNCNN交叉编译到rk3288(armv7架构)和rk3399(armv8架构）的方法NCNN转换其他模型并加入benchmark中NCNN自带模型的benchmark1. 下载NCNNNCNN这类开源引擎都可以从github上下载下来，下载下来的整个文件夹就像一个完整的软件或者生态系统一样，之后的所有操作都会在这个文件夹里完
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2024-05-10 00:34:38
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0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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2024-03-19 20:28:41
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github https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前
原创
2022-08-06 00:04:32
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函数声明#include<iostream>using namespace std;int max(int a, int b); // 函数声明int main() { int a = 10, b = 8,t; t = max(a, b); cout << t << endl; cout << "max value:" << t << endl; return 0;}int max(int a, in
原创
2021-08-25 10:56:47
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函数声明#include<iostream>using namespace std;int max(int a, int b)
原创
2022-02-18 09:47:04
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Created by Wang, Jerry on Sep 25, 2015根据Ascii表，问号的code为63:若记事本里只存储了一个问号字符：3F的十进制正好是63：若改为big5：内容不变。UTF-8 - 不变。多字节的Unicode编码方式定义了一个"字节顺序标记(Byte Order Mark)"，它是一个特殊的非打印字符，你可以把它包含在文档的开头来指...
原创
2021-07-15 16:36:52
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综述最近在研究ocr模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于工作中用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题，所以特意在此做一个记录，本文主要讲一下模型部署的问题，关于模型转换的讲解详见我的另一篇文章：安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型转换说到模型部署，顾名思义，就是通过部署框架编写相关代码使模型
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2024-03-13 10:38:05
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源码结构benchmark：一些常见模型的模型文件，如mobilenet，resnet，vgg等。 cmake：有关链接openmp和valkan的cmake文件，这两个都是并行计算加速用的 docs：文档，包括开发指南，构建指南等等 examples：使用ncnn的示例，包括几个常用模型的cpp调用示例，及其cmakelist文件 images：此目录无关紧要，是页面上的图片 src：ncnn源
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2024-04-05 10:21:17
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