前言： 做一个推理应用，首先从模型转换开始（当然先得选好一个合适的模型）。在昇腾平台做模型推理，需要将Caffe，TensorFlow等开源框架网络模型转换成Davinci架构专用模型（OM格式）。昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具，模型转换过
第二章-可行性研究掌握可行性研究的任务、内容及具体步骤。掌握成本估计方法（功能点FP方法、代码行技术估算法、任务分解技术、COCOMO估算模型、Putnam估算模型）。掌握效益分析方法中投资回收率、回收期、纯收入等基本概念。1、可行性研究的任务可行性研究的目的不是解决问题，而是确定问题是否值得去解决。可行性研究的实质：一次大大压缩简化了的系统分析和设计的过程，也就是在较高层次上以较抽象的方式进行的
NNIE模型转换环境搭建《NNIE模型转换环境搭建》 推荐使用开源项目 https://github.com/RaySue/NNIE-lite ，使用NNIE像使用ncnn一样简单。Key Words：多版本gcc安装、NNIE模型转换 Beijing, 2020作者：RaySueCode：https://github.com/RaySue/NNIE-lite Agile Pioneer 实验
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2024-10-29 10:00:05
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为什么PNP三极管集电极（C）和发射极（E）反着接，却可以当开关使用？理解NPN和PNP两种类型的三极管原理及电流方向就会明白为什么PNP三极管的集电极和发射极反着接当开关使用。NPN和PNP三极管的基本原理及差异三极管属于电流控制元件，小电流控制大电流。三极管共有三个极：基极、集电极和发射极，根据两个PN结的构造不同，三极管分为NPN型和PNP型，虽然两种类型的三极管都有截止区、放大区和饱和区，
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2024-10-18 18:38:52
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前言：耗时统计：深度学习模型参数量/计算量和推理速度计算bert等预训练模型虽然大放异彩，但是实际在落地的时候还是遇到各种问题，比如：储存空间的限制，时延的限制等等。为此有很多工作都是针对预训练模型的压缩展开的。比如最常见的就是模型蒸馏，今天想说的是另外一个思路：NAS即模型搜索，其主要思路就是不需要人为去设计特定的网络，而是让模型自己去选择，这类方法通常需要考虑的两点就是：（1 ）怎么定义候选空
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2024-10-15 08:51:44
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摘要一般来说业务的推荐系统的常用的召回算法有两个范式，相似度索引范式(如I2I)，EBR范式（如DeepMatch）。I2I范式缺点在于对共现少的pair难以泛化，难以建模U2I部分，从而模型缺乏准确和个性化。EBR范式虽建模了U2I部分，将用户的兴趣整合成了一个向量。但却无法建模用户每一个行为和打分item之间的关系（类似于Target Attention），从而召回即缺乏多样性。为了融合两者的
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2024-05-11 10:21:24
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MMU与PTS表格最近在FPGA上仿真调试Virgo（基于ARM11的一款处理器）芯片。MMU部分总是出错，具体的现象是查看物理地址和虚拟地址的映射时候芯片经常会挂掉。先是怀疑MMU的寄存器配置有问题，后来又怀疑MMU映射使用的PTS表格有问题，最后发现竟然是RAM没有清零导致的，唉，竟然犯了这种的错误，实在是雷人。为了解决问题，这两天对这部分代码进行了分析和调试，担心过两天会忘掉，赶紧写下来。1
文章目录引言mtcnn介绍mtcnn是什么图像金字塔模型+参数配置ncnn介绍ncnn是什么深度学习框架是什么 引言刚接触人脸识别，各种新名词看的很懵逼，下面介绍下mtcnn和ncnn的概念入门mtcnn介绍mtcnn是什么mtcnn：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络） 其实是一种网络模型，一种算法，同级别的还有下面一些模型物体分
首先编译腾讯开源的ncnn：https://github.com/tongxiaobin/ncnn在tools/pytorch里最下
原创
2023-05-05 16:57:40
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# 如何将PyTorch模型转换为NCNN模型
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN（一个用于移动端的高性能深度学习框架）模型。这将使你能够在移动设备上部署和运行你的PyTorch模型。首先，让我们了解整个过程的流程。
## 2. 流程概述
以下是将PyTorch模型转换为NCNN模型的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-12-17 05:35:02
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如何将基于tensorflow的.pb模型转成.trt模型1.将.pb模型转成.onnx模型2.将.onnx模型转成.trt模型1.将.pb模型转成.onnx模型步骤一：查看.pb模型的节点名称 方法①：直接使用现成的工具进行查看，推荐netron，链接网址：https://netron.app/ 该工具可以直观的看到模型的结构，以及输入输出的节点名称 参考图如下(只截取了一部分): 方法②：写程
首先先从NN（nearest-neighbor）分类器开始介绍,下图是使用NN分类器对CIFAR-10数据库进行分类的一个结果。可以看出，分类出来的效果并不好，如将车分类成了horse类。那么为什么会造成这样的结果呢？是否可以优化呢？是不是意味着NN或者KNN在实际中就没有用处了呢？我们带着这些疑问继续去学习以下内容。计算出的L1距离越小，意味着与训练图越相似，当为0的时候，两张图就是一模一样了。
最近有一个比较火的ocr项目：chineseocr_lite[1]，项目中很贴心地提供了ncnn的模型推理代码，只需要交叉编译opencv添加一点bitmap转cv::Mat的代码写个简单的界面
具体过程参考：安卓端深度学习模型部署-以NCNN为例 - 带萝卜的文章 - 知乎
https://
zhuanlan.zhihu.com/p/13
7453394
就可
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2023-12-21 10:02:18
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# PyTorch训练模型转NCNN的实用指南
在深度学习应用中，PyTorch和NCNN都是极为重要的工具。PyTorch通常用于模型的训练，而NCNN则广泛应用于移动和边缘设备，让我们能够在不同的平台上部署深度学习模型。本文将详细介绍如何将PyTorch训练好的模型转换为NCNN格式，并附上相应的代码示例。
## 1. PyTorch模型训练
在开始使用NCNN转换之前，你需要有一个训练
原创
2024-10-25 05:33:06
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???物体检测-系列教程 总目录
有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码10、模型可视化yolov5的工程代码几乎都是用pytorch来编写训练的，生成的网络模型文件也是pt格式（pt即pytorch）有一个非常好用的工具，叫做netron，可以将预训练的模型文件直接解析成可视化界面，可以非常直观并且详细的查看前向传播过程，
文章目录系列文章目录1 ONNX模型表示2 模型转换3 Python环境下的推理参考资料 上一篇博客中简单介绍了ONNXRuntime推理引擎和DBFace检测模型，这篇博客中将展示如何使用其Python API进行初步验证及推理部署。1 ONNX模型表示ONNX（Open Neural Network Exchage）是一个开源机器学习模型数据的存储标准，支持不同的人工智能框架，从而将其训练好
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2024-09-30 06:23:27
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语音转换成文本 技术实现In this article, I'll discuss some pro tips that'll help you ace your interviews at your dream companies and get the most out of your job offers. 在本文中，我将讨论一些专业技巧，这些技巧可以帮助您在理想的公司进行面试，并从工作机会
如果安装了CPU版的onnxruntime，要先pip uninstall onnxruntime，再安装对应的GPU版本。
原创
2022-10-08 09:15:39
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试想有一天，我们带着平板电脑，悠哉的喝着下午茶，几个点击的动作极可将游戏里面的角色插件出来，接着再挑选角色需要的动作，喝完咖啡的时候，我们的一组带不同动作的角色模型已经完成，你觉得这是一个天方夜谭吗?Autodesk Character Generator 的诞生帮助我们跨出了这一步，现在我们来看看要如何实现这个神话，首先进入云端角色的的页面位置：https://charactergenerato
1.实验内容1.1安全模型PDR模型：是一种基于时间的动态安全模型，并提出安全性可量化和可计算的观点。P2DR模型：网络安全=安全策略（Policy）+防护策略（Protection）+实时检测（Detection）+实时响应（Response），其中安全策略是核心。1.2网络安全防范技术与系统防火墙简介防火墙具有很好的保护作用。入侵者必须首先穿越防火墙的安全防线，才能接触目标计算机。你可以将防火
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2024-04-25 08:52:25
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