一、TF 详见古月居 https://www.guyuehome.com/355 重点：广播TF，订阅，编译时Cmakelist添加编译选项1 broadcaster.sendTransform(
2 tf::StampedTransform(
3 tf::Transform(tf::Quaternion(0, 0, 0, 1),
对机器学习模型的训练是一项很重的工作，Core ML 所扮演的角色更多的是将已经训练好的模型转换为 iOS 可以
现如今深度学习的模型可以说的上是天花乱坠，各种新奇的模型可以
原创
2023-06-08 17:45:18
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文章目录1. 什么是深度学习？2. 深度学习框架2.1 卷积神经网络（CNN）2.1.1 引子 ：边界检测2.1.2 CNN的基本概念2.1.3 CNN的结构组成2.1.4 卷积神经网络 VS. 传统神经网络 1. 什么是深度学习？深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标–人
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用受大脑神经网络的结构和功能启发的算法。 深度学习中使用的神经网络为人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种计算系统，由称为神经元的连接单元的集合组成，这些单元被组织为我们所谓的层。使用PyTorch进行深度学习 PyTorch是一个深度学习框架和科学计算软件包。为什么深度学习和神经网络使用gpu 最适合GPU的计算类型是可以并行完成的计算。 **注：**将相对
应用背景介绍早在遥远的1989年，一家叫做ALVIVN的公司首次将神经网络用在汽车上，进行车道线检测和地面分割。时至今日，深度学习已经应用在自动驾驶系统的多个分支领域。首先是感知领域，常用的传感器有相机、激光雷达和毫米波雷达。深度学习利用二维图像或三维点云作为输入，对其中的障碍物进行检测、识别、分割、跟踪和测距。Mask RCNNM3DSSD: Monocular 3D Single Stage
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2023-01-01 09:21:49
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课件介绍本课件是黄海广老师的整理的深度课程的模型部署的授课课件。内容比较基础，适合入门。这个课件提供原版
uVision5时代来临，MDK v5开发工具已发布，下面对其做一个介绍以及个人的初次体验：2013年10月，Keil公司(ARM公司之一)正式推出Keil MDK v5，该版本使用uVision5 IDE集成开发环境，是目前针对ARM微控制器，尤其是ARM Cortex-M内核微控制器最佳的一款集成开发工具。 Keil uVision5桌面图标MDK V5 概述MDK v5向后兼容Ke
的同志来说...
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2020-03-31 08:34:22
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# 深度学习模型部署流程
深度学习模型的部署是将训练好的模型应用到实际生产环境中的过程。在进行模型部署的过程中，我们需要考虑到模型的性能、稳定性、安全性等方面的问题。下面我们将介绍深度学习模型部署的流程，并附上代码示例。
## 深度学习模型部署流程
### 1. 模型导出
首先，我们需要将训练好的深度学习模型导出为可供部署的格式，比如TensorFlow Serving所支持的`.pb`格
# FPGA深度学习模型部署
在深度学习和人工智能领域，FPGA（现场可编程门阵列）由于其可重构性和优秀的并行处理能力，逐渐成为实现高性能计算的热门选择。本文将介绍FPGA深度学习模型的部署过程，并给出相关的代码示例，帮助读者理解FPGA在深度学习中的应用。
## 什么是FPGA？
FPGA是一种可以通过硬件描述语言（HDL）进行编程的半导体设备。与传统的CPU和GPU相比，FPGA具有更高
# Xilinx 部署深度学习模型
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的应用需要在边缘设备上实现实时的深度学习推理。Xilinx FPGA（现场可编程门阵列）作为一种可编程的硬件平台，因其低功耗、高性能和可定制化的特点，成为部署深度学习模型的理想选择。
## 为什么选择 Xilinx 部署深度学习模型？
1. **低功耗**：FPGA 相较于 CPU 和 GPU，功耗更低，适合在边缘设备上
Wide&Deep 让你的模型既有想象力又有记忆力。Google的Wide&Deep在工业界有着巨大的影响力。只要掌握wide&deep就抓住了深度推荐模型这几年发展的一个主方向。Wide&Deep 形象化理解“宽且深”，我们之前的Embedding+MLP经典结构，因为MLP可以有多层神经网络，所以它是一个比较“深”的模型，但是Wide&Deep这个模型的
# 深度学习模型多GPU部署
深度学习模型在处理复杂任务时需要大量的计算资源，为了提高性能，我们通常会使用多个GPU并行计算。本文将介绍如何在深度学习模型中实现多GPU部署，并提供相应的代码示例。
## 什么是多GPU并行计算？
在深度学习中，通常会使用大量的神经网络层来构建模型。每个神经网络层都包含大量的参数，需要进行大量的计算。为了提高计算速度，我们可以将这些计算分配给多个GPU同时进行
原创
2023-08-15 12:38:54
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# PyTorch深度学习模型Docker部署
Deep Learning模型的部署是将训练好的模型应用于实际生产环境的重要步骤。Docker是一个容器化平台，能够将应用程序和其所有依赖打包到一个容器中，从而实现快速部署、可移植性和可伸缩性。本文将介绍如何使用Docker来部署PyTorch深度学习模型。
## 步骤1：准备深度学习模型
为了演示方便，我们将使用经典的MNIST手写数字分类任
原创
2023-08-02 11:53:17
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# 使用Docker配置深度学习模型部署的指南
在现代的深度学习应用中，Docker已成为一个非常受欢迎的工具，它能够帮助开发者快速地创建、部署及管理应用。对于刚入行的小白来说，Docker可能会让人感到有些复杂，但只要遵循一定的步骤，你就能轻松掌握它。本文将以简洁的流程和代码示例，指导你完成Docker配置深度学习模型的部署。
## 流程概述
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤
为了应付一次考试，梳理了下java基础知识1.面对对象1.概念所谓对象就是真实世界的实体，对象与实体是一一对应的，也就是说现实世界中每一个实体都是一个对象，它是一种具体概念。 1)类 是对对象的高度抽象描述 2)对象 万事万物皆对象 3)单继承 extends ，程序中的继承性是指：子类拥有父类的全部特征和行为，这是类之间的一种关系。 4)封装 封装的目的在于保护信息，隐藏细节信息，系统之间松耦合
一、模型部署简介
近几年来，随着算力的不断提升和数据的不断增长，深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中，比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用，再比如语音处理和自然语言处理，以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快，这是深度学习模型部署所要研究的问题。目前主流的深度学习部署平台包含GPU、CPU、ARM。模型部署框架则有英伟达推出的Ten
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2022-10-09 22:36:43
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有三种方法可以导出torchserve的模型，其中最好用的方法是
原创
2023-05-18 17:16:48
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# 使用Docker部署深度学习模型的详细教程
在这个教程中，我们将会学习如何使用Docker来部署一个深度学习模型。Docker是一个开源平台，能够通过容器化技术，使得应用的打包、分发和部署更加轻松高效。我们将覆盖整个流程，并逐步实现每一个步骤。
## 整体流程
以下是我们将要进行的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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