基于Android智能操作系统的Gphone目前已被誉为最有实力打败iphone的手机，除了Google赋予了它全面开源、全面支持Google业务的优势外，与HTC的鼎力支持以及如今各大厂商的看好也是密不可分的，摩托罗拉更是靠droid有着咸鱼大翻身的意味，如此大的魅力让我们一起见证。更多内精彩容请点击《活力小绿人带你体验Android之无穷魅力》 【IT.com.cn上海报道】作为一款智能操
# 在 Android 中实现 ONNX 模型：从入门到实践
在当今的移动应用开发中，机器学习模型的应用越来越普遍。特别是，使用 ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式的模型可以使开发者在不同机器学习框架之间轻松迁移。本文将详细介绍如何在 Android 应用中使用 ONNX 模型，尤其是针对新手开发者。我们会从流程概述开始，逐步带领大家实现这一目标。
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# 在 Java 中使用 ONNX 进行机器学习模型推理
随着人工智能技术的发展，越来越多的开发者希望利用现有的深度学习模型。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Java 环境中使用 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型进行推理。ONNX 是一种开放格式，用于表示深度学习模型，支持许多框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）。我们将通过 Java 示例
原创
2024-09-08 06:08:37
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[附代码]重写YOLOX的TensorRT版本部署代码 前言YOLOX是前段时间旷视开源的一个目标检测算法，据说效果很好，这两天有空了就准备研究一下，看了论文感觉里面干货还是很多的，等后面再仔细研究研究。从论文放出的结果来看，YOLOX在速度和精度上应该是全面超过了之前的YOLO系列算法的。比较良心的是，作者不仅开源了代码和模型，还放出了TensorRT、OpenVINO、NCNN等框架下的模型部
# OpenVINO在Android平台上使用ONNX
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔开发的一种工具集，用于加速计算机视觉和深度学习推理。它提供了一种优化和部署深度学习模型的方法，以在各种硬件上实现高性能推理。本文将介绍如何在Android平台上使用OpenVINO来加载和运行ONNX模型。
原创
2024-01-11 07:56:10
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网络加速器的技术原理主要包括以下几个方面：压缩技术：网络加速器通过使用压缩技术，可以将数据压缩成更小的尺寸，提高传输速度。压缩可以减少数据传输的带宽需求，并且可以更快地发送和接收数据。缓存技术：网络加速器可以使用缓存技术，将常用的数据缓存在本地或者网络加速器的服务器上。当用户再次请求这些数据时，网络加速器可以直接从缓存中获取，而不需要从远程服务器上重新获取数据，从而提高传输速度。请求合并和优化技术
# ONNX Android部署指南
随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的机器学习模型被用于移动设备中。在众多模型格式中，ONNX（Open Neural Network Exchange）因其开放性和灵活性受到了越来越多开发者的青睐。本文将介绍如何将ONNX模型部署到Android设备上，包括依赖库、代码示例及整个过程的结构化说明。
## 什么是ONNX？
ONNX是一个开放的深度学习框
目录ONNX 的底层实现ONNX 的存储格式ONNX 的结构定义读写 ONNX 模型构造 ONNX 模型读取并修改 ONNX 模型调试 ONNX 模型子模型提取输出 ONNX 中间节点的值总结系列传送门模型部署入门系列教程持续更新啦，在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。
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2024-01-29 15:29:29
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一.环境我的环境：ubuntu18.04，kernel5.4，cuda11.2，RTX3050，cmake3.22，没有cudnn二、onnx部署1.下载在你的终端虚拟环境输入pip install onnx
pip install onnxruntime-gpu （这行命令是用onnx推理时才必要的）2.运行models文件夹里的expor.py,得到.onnx注意运行时需要输入img_siz
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2024-09-25 10:21:32
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什么是ONNX？现如今，各大主流深度学习框架都有着自己独有的特点与魅力，吸引着广大科研与开发人员，例如：
Caffe2：方便机器学习算法和模型大规模部署在移动设备
PyTorch：PyTorch是一个快速便于实验深度学习框架。但是由于其高度封装，导致部分function不够灵活
TensorFlow：TensorFlow 是一个开放源代码软件库，是很多主流框架的基础或者依赖。几乎能满足
如果C语言功底较深 可以发出更多 拷问灵魂深处的问题； 不是所有问题 这里都提供答案；这里提供的答案 也有可能有错或很片面；对于非超级熟手，这些问题可以只是线索，答案自己去搜 去试 去扩充 这里的问题 也不全是python的 也有些计算机基础的。 大部分都是网上摘的或书上的，按个人想法汇总了一下，不是纯原创。 part1:python中的变量是什么？ 变量有类型吗？ a
简介whisper是一个在线客服系统源码，采用thinkphp5+Gatewayworker编写，性能强悍。自己搭建，控制在自己，也无需为您的数据安全担心，您可以应用在任何的正规的网站，只需要添加一段简单的js代码，就可以使您的网站拥有在线客服功能。官方网站：http://whisper.baiyf.com/截图功能支持客服分组，多客服服务，让您的服务更有条理。支持客服转接，让会员接受最专业的服务
环境：Ubuntu18.04.3 opencv版本3.4.11,官网下载地址(github也行)https://opencv.org/releases opencv_contrib必须是同版本，下载地址 https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.4.11 安装指南大致参考官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.11/d
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架，但这并不能否认ONNXRuntime是一
# 使用 Spark 和 Java 集成 ONNX 的介绍
在近年来，深度学习模型的快速发展使得 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式得到了广泛应用。ONNX 使得我们可以在不同的深度学习框架之间共享模型，这样就可以利用最适合特定任务的工具来进行推理。Spark 是一个流行的大数据处理框架，结合 Java 和 ONNX 的力量，我们可以实现大规模的模型推理。
此文主要功用是总结 threading 相关的概念、类、方法和示例代码 1。Update: 2023 / 1 / 27 Threading --- 基于线程的并行线程和进程线程本地数据概念线程对象概念方法动作查询锁对象：Lock概念方法应用场景示例1. 使用Lock与否未使用使用2. 阻塞与否不阻塞非阻塞锁获取、释放、获取、释放 ...阻塞递归锁对象：RLock概念方法Lock V.S RLock
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2024-10-18 15:24:05
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Android四大组件Android四大组件包括如下：ActivityService广播(BroadCast Recevicer)Content ProviderActivity生命周期简单流程Activity简单生命周期流程为onCreate() -> onStart() -> onResume() -> onPause() -> onStop() -> onDes
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2023-10-24 05:29:48
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@ by moses on 2015.1
email: donmoses1989@gmail.com
1. 用IDE工具如Eclipse创建一个Java工程（或Java Web工程）;
2. 在build path - configure build path - Libraries - 选择Add External JARS...
将...\Tomcat 8.0\
文章目录一、常用布局线性布局（==Linear layout==）相对布局（==Relative layout==）帧布局（Frame layout）表格布局（Table layout）网格布局（Grid layout）约束布局（Constrained layout）二、添加布局1.利用XML文件设计2.利用java代码添加三、布局重要属性1. android:layout_width=" "
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2024-07-10 21:57:04
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文章目录参考资料简述一. 描述符集布局1.1 VkDescriptorSetLayoutBinding1.1.1 VkDescriptorType1.1.2 VkShaderStageFlags1.2 创建VkDescriptorSetLayout1.2.1 VkDescriptorSetLayoutCreateInfo1.2.2 vkCreateDescriptorSetLayout1.3 管
