1 简介TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速
gpu精度不一致问题追查 在做模型转换相关工作，但是最近发现转换后的模型精度评测的时候会出现两次评测精度不一致, 模型转换是从caffe转换成量化后的onnx模型，中间会有几个临时模型，分别为original_onnx, 这个是直接转换的模型，一个optimized_onnx，是对原onnx模型进行结构优化/整合后的模型，另一个为quantized_onnx模型，既量化后的模型，我们发现对量化后对
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2024-03-28 13:58:59
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最近的主要任务是完成自训练的yolov5s模型转rknn模型。学习笔记：非github资料收集：以下为收集资料阶段的结果：1、首先从RP-rknpu配置说明的文件可以知道：RV1126_RV1109 的 npu 默认配置为 mini 的，mini 是不带 rknn_server 的，所以不能通过 pc 端连接 主板仿真。但是可以解决。——————————————————————群内笔记：2、rkn
视觉（vision）、自然语言处理（Nature Language Processing, NLP）、语音（Speech）是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块，用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlo
很多同学对PaddleSpeech发布的语音合成onnx模型的使用比较感兴趣，这篇教程将教会你如何使用PaddleSpeech提供的语音合成预训练模型完成推理工作。0. PaddleSpeech 介绍? PaddleSpeech 是 all-in-one 的语音算法工具箱，包含多种领先国际水平的语音算法与预训练模型。你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型，支持语音识别，语音合成，声音分类，声
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2024-07-17 07:09:08
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在使用rabbitmq的过程中，难免会出现某条消息异常丢失的情况。出现这种状况的原因可能是因为生产者或消费者与rabbitmq的断链，而它们与rabbitmq又采用了不同的确认机制；也可能是因为exchange与queue之间不同的转发策略，甚至是exchange后没有queue，生产者又不感知或者没有采取相应的措施；另外rabbitmq本身的集群策略也可能导致消息的丢失。这个时候就需要rabbi
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2024-07-15 21:03:02
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软考，即计算机软件资格考试，自推出以来就在IT行业中占有着重要的地位。作为衡量IT从业人员专业能力和技术水平的重要标准之一，软考证书一直被广大从业人员所追求和认可。然而，随着技术的不断发展和行业的变化，一些人开始担心：软考的含金量会下降吗？
要回答这个问题，我们首先要明白软考的价值所在。软考不仅仅是一个简单的考试，它涵盖了广泛的IT知识和技能，从基础的理论知识到实际应用能力，从项目管理到系统架构
原创
2024-02-26 15:12:48
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本文源自知乎
Alpha猫：目标检测之YOLOv4zhuanlan.zhihu.com
本文是YOLO系列的一个继承篇，由俄罗斯开发者Alexey Bochkovskiy和两位中国台湾开发者Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao联合推出。作者总结了近些年的深度学习目标检测技巧，进行了大量的实验，使得YOLOv4在精度和速
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
$ cd <ncnn-root-dir>
$ mkdir -p build
$ cd build
关于“2020软考成绩会下降吗”这个问题的探讨
随着信息技术的飞速发展，软件行业作为国家经济的重要支柱之一，越来越受到社会各界的广泛关注。而软件行业内的专业水平认证，尤其是软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试），更是成为了衡量从业者能力和水平的重要标准。那么，在这个大背景下，有关2020年软考成绩是否会下降的问题，自然引起了众多考生和行业的热议。
首先，我们得明白，任何考试成绩的
原创
2024-03-21 19:23:16
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软考合格分数会下降吗？这是很多软考考生都非常关心的问题。软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是国内IT领域最具权威性的考试之一，其证书在行业内具有极高的认可度和价值。然而，软考难度较大，通过率一直不高，因此，不少考生都希望软考合格分数能够下降，从而更容易通过考试。
首先，我们需要了解软考的合格标准。软考合格标准是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合制定的，根据考试难度和报
原创
2023-12-11 17:37:30
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AlphaGo击败围棋世界冠军李世石以来，关于人工智能和深度学习的研究呈现井喷之势。各种新的算法和网络模型层出不穷，令人眼花缭乱。与之相随的，深度学习的训练和推理框架也在不断的推陈出新，比较著名的有：微软的CNTK、Google的TensorFlow、Facebook的PyTorch、Apple的CoreML、Intel 的OpenVINO、英伟达的cuDNN和TensorRT、腾讯的TNN和NC
软考及格线会下降吗：分析与展望
随着信息技术的飞速发展，软件行业对人才的需求也日益增强。作为衡量软件人才专业技能的重要标准，软件水平考试（简称软考）越来越受到广大从业者和社会的关注。自然而然地，软考及格线的问题也成为了众多考生关注的焦点。本文将对“软考及格线会下降吗”这一问题进行深入分析，展望未来的可能变化。
首先，我们要明确一点，软考及格线的设定是基于考试难度、考生整体表现等多方面因素综合考
原创
2023-11-23 16:46:57
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关于“软考合格标准会下降吗”的探讨
随着信息技术的迅猛发展和应用领域的不断拓宽，软件行业对于专业人才的需求也日益增长。作为评价软件专业人才水平的重要途径之一，软考（计算机软件技术水平考试）一直备受关注。近期，有关软考合格标准是否会下降的议题引起了广泛讨论。本文将就此话题展开分析，探讨软考合格标准调整的可能性及其影响。
首先，我们需要了解软考合格标准的设定背景。软考合格标准通常由国家相关部门根据
原创
2024-03-11 19:11:16
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# 理解 Docker 部署的环境性能下降问题
在现代应用程序开发中，Docker 作为一种容器化技术，为开发和部署提供了极大的便利。然而，许多新手在将应用程序迁移到 Docker 容器时，常常会担心性能下降的问题。在本文中，我们将理清 Docker 部署的主要步骤，并逐步分析每一步可能对性能造成的影响。
## Docker 部署流程
为了帮助你更好地理解整个 Docker 部署的过程，我们
原创
2024-08-24 03:47:26
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即使目标检测在过去几年开始成熟，竞争依然很激烈。如下图所示，YOLOv4声称拥有最先进的精度，同时保持高处理速度。在TeslaV100上，Yolov4在MS CoCo实现了43.5%的准确率（65.7% AP50）,并且在该精度下达到了约65FPS的速度。在目标检测中，检测精度不再是“圣杯”，我们希望模型能够平稳的在边缘设备上运行。如何用低成本的硬件对输入视频进行实时处理也变得非常重要。阅读YOL
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2024-07-15 05:54:45
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True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity） ：&nb
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2024-10-20 10:41:54
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深度学习用于目标检测的算法从思路上来看，可以分为两大类，一类是two stage的方法，也就是把整个分为两部分，生成候选框和识别框内物体；另一类是one stage的方法，把整个流程统一在一起，直接给出检测结果，主要包含SSD,YOLO系列。首先介绍两阶段的检测算法，其实这条路线基本就是R-CNN SPP Net Fast R-CNN faster RCNN R-FCN FPN,然后集大成者Mas
标题：利用TensorFlow Transform提升你的数据预处理效率 transformInput pipeline framework项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/transform 一、项目介绍TensorFlow Transform，简称tf.Transform，是一个强大的库，专为在TensorFlow中进行大规模数据预处理而设计。它扩
关于“软考每年通过率会下降吗”这个问题的答案，并不是一个简单的“是”或“否”。要全面理解这个问题，我们需要从多个角度进行分析，包括考试难度、考生群体变化、考试内容更新、以及整体行业趋势等。
首先，从历年的数据来看，软考的通过率确实存在波动。在某些年份，由于考试难度增加或考生群体变化等原因，通过率可能会出现下降。而在其他年份，由于考试内容更新或考生准备更充分等原因，通过率可能会有所上升。因此，不能
原创
2024-01-25 09:16:55
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