目录一、关联分析1.构建过程1.1导入数据1.2检查缺失值，异常值1.3 约减数据集中属性2.对结果的评述2.1 FP-Growth的支持度（Support）参数为0.95情况2.2 不同min support对关联规则结果的影响2.3 不同min confidence对结果的影响3.促销政策二、分类预测1.对Titannic Unlabeld进行预测1.1构建过程1.2 预测结果1.3 构建决策
自定义参照开发规范自定义参照可以定义参照的UI界面，也可以只定义参照的Model 1. 参照界面的定义： 参照分为表型、树型、树表型参照三种。继承了UIDialog并实现了IRefUINew接口。 程序员可自定义参照界面，最好也继承UIDialog，须实现IrefUINew接口。 2. 参照Mode
大家好，我是极智视界。本文介绍了 ncnn 新增 upsample cpu 算子的方法。
原创
2022-04-19 16:36:32
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前面已经大致总结了ncnn的param文件载入，根据param文件创建网络结构，然后通过bin文件载入每一层对应的网络参数。这里就总结一下，如何载入每一层的参数： 我们常用的网络参数载入的接口为：// 从二进制文件中载入模型
int load_model(const char* m
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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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
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
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
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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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
在windows下使用ncnn部署加速神经网络(以resnet18为例)首先需要部署NCNN的环境，这里具体看我上一篇博客保姆级在windows环境下部署NCNN环境，就不赘述了。模型转换之后我们需要加载pytorch模型并转换为onnx文件，需要python环境下安装pytorch和onnx.我这里直接使用torchvision来加载模型来演示。import torch
from torchvi
目录一、下载yolov5源码和模型二、导出onnx模型三、配置ncnn并生成param和binncnn环境搭建:记住生成的param和bin的名字编辑param文件设置动态尺寸推理记住permute三个值然后用ncnn的ncnnoptimize工具优化一下param和bin：四、调整yolov5.cpp源码并重新编译ncnn得到最新的yolov5执行程序第一个改动(上边说到的第一个对应起来)：&n
ncnn git：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向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多
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
Neural Collaborative Filtering简述矩阵分解（MF）NCF1.GMF 广义矩阵分解2.MLP（多层感知机）3.NeuMF实验 简述 本文主要讨论隐式反馈协同过滤。先说明了传统MF方法的局限性，然后提出了一种通用框架NCF并提出了三种实现方法(GMF、MLP、NeuMF)。之后从三个角度对本文提出的方法进行实验矩阵分解（MF） MF模型是用户和项目的潜在因素的双向互动，
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
编译版本，默认配置，android-ndk-r21d，cctools-port 895 + ld64-274.2 + ios 10.2 sdk libc++ncnn-android-lib 是 android 的静态库(armeabi-v7a + arm64-v8a + x86 + x86_64)ncnn-android-vulkan-lib 是 android 的静态库(armeabi-v7a
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
列表界面 取值工具类package nc.ui.pubapp.util;
import nc.ui.pub.bill.BillItem;
import nc.ui.pub.bill.BillListPanel;
import nc.ui.pub.bill.BillModel;
import nc.ui.pub.bill.IBillItem;
import nc.vo.pub.lang.UFBoo
# Android NCNN 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白们了解如何在Android平台上实现NCNN。NCNN是一个高性能的神经网络前向计算框架，它支持多种深度学习模型的推理。以下是实现Android NCNN的详细步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是实现Android NCNN的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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