在本博文中，我们将详细探讨如何在 iOS 项目中使用 MNN（Mobile Neural Network）库。MNN 是一个高效的深度学习推理框架，适用于移动设备和边缘计算。以下是我们在实现过程中总结的步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及安全加固。
### 环境配置
首先，我们需要确保开发环境的正确配置。以下是所需的依赖和配置步骤：
#### 依赖版本表格
| 依
文章目录1. 基本数据类型2. Number（数字）强制转换3. String（字符串）强制转换格式化输出改变大小写：title()方法lower()方法upper()方法capitalize()方法swapcase()方法 ---反转大小写判断字符串首尾字符：startswith()方法endswith()方法改变文本位置：center()方法，ljust()方法rjust()方法检测字符串的
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2024-09-30 13:38:30
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1.准备知识此文需要提前掌握的知识有正则表达式、基础爬虫知识、数据字典、列表等。此外本文代码的编译环境是Python3，其中某些语句与Python2稍有不同。2.N-Gram模型在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。使用该模型可以找到文本的核心词，那什么称为
目前主流的推理框架有：阿里的mnn，腾讯的ncnn，NVIDIA的TensorRT，Intel的OpenVINO深度学习推理框架如何选择深
原创
2023-01-05 20:37:05
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封装太多，没有ncnn简洁，二次修改难度太大。源码看的难受。
原创
2021-09-07 11:40:40
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# MNN Android部署
在移动端应用开发中，深度学习模型的部署是一个重要的环节。MNN（Mobile Neural Network）是一个轻量级、高性能的深度学习推断框架，适用于移动端和嵌入式设备。本文将介绍如何在Android平台上部署MNN，并展示一个简单的示例代码。
## MNN简介
MNN是由阿里巴巴团队开发的深度学习推断框架，支持多种模型格式（如TensorFlow、Caf
原创
2024-06-16 04:01:53
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则 creator->onCreate(info) 实际调用的是 VulkanRuntimeCreator::onCreate 函数。，则 creator->onCreate(info) 实际调用的是 CPU
原创
2024-04-12 11:21:12
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MNN 是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴
原创
精选
2024-04-12 11:23:09
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简述在交通实景图中检测出交通标志，并将区域裁剪，为后续的识别做准备。颜色过滤加载图像import cv2
import numpy as np
#加载原图
img=cv2.imread('walks.jpg')
print('img:',type(img),img.shape,img.dtype)
cv2.imshow('img',img)转换为HSV通道hsv=cv2.cvtColor(img
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2024-10-11 12:59:59
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cd project/android
mkdir build_64 && cd build_64
../build_64.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=t
# PyTorch转MNN的实现流程
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个高效的神经网络推理引擎。将PyTorch模型转换为MNN模型可以在移动设备上进行快速推理。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型的具体步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是将PyTorch模型转换为MNN模型的整体流程：
```mermaid
flowchar
原创
2024-01-21 10:41:06
623阅读
# PyTorch 模型转换为 MNN 的完全指南
随着深度学习的快速发展，更多的框架应运而生，各具特色。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个由阿里巴巴推出的跨平台深度学习推理引擎。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型，并提供详细的代码示例以及流程图和序列图，帮助读者更好地理解。
## 为什么选择MNN？
MNN是一个高性能的深度学习推理引擎，支持多种平台
原创
2024-09-27 06:22:09
288阅读
看了《python神经网络编程》，跟着书上敲了一下mnist手写数字的代码，对神经网络有了初步的了解。此项目为三层神经网络识别，激活函数采用sigmoid函数，数据集为mnist手写数字集，训练集包括60000个样本，测试集10000个样本。第一部分,创建神将网络模型import numpy
import matplotlib.pyplot
#%matplotlib inline用在Jupyter
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2024-07-11 06:12:58
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2、创建私有应用第三方应用的开发者可根据获取到的应用程序id（client_id）及client_secret，以此发起OAuth 2.0 授权获得指定推广帐号的操作权限.3、授权认证Token是在Marketing API操作指定账号的身份凭证，当您需要操作特定广告账号时，您需要使用该广告账号对您的开发者应用进行授权，以获取access_token和refresh_tokenaccess_tok
原因Eclipse安装Fat Jar 打包工具插件 自从手动删除后就一直无法正常配置配置 报错信息如下图片代码An error occurred during the org.eclipse.equinox.internal.p2.engine.phases.CheckTrust phase.
session context was:(profile=epp.package.jee, phase=
mnn, python1. mnn的卷积计算mnn 卷积计算的输入tensor采用NC4HW4的数据格式，卷积计算的结果也是NC4HW4格式，所以一个通道，一个通道，计算4个元素。这里debug前4个元素进行对比。2. python 计算结果python采用同样的输入，weight，bias，然后debug前4个通道的数据可以看到前4个结果是一样的...
原创
2022-03-23 14:27:30
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