目录MQTT 协议简介应用场景优点缺点部署服务端下载安装包启动服务器搭建客户端下载SDK添加依赖配置MQTT服务和权限建立连接订阅主题发布消息取消订阅断开连接MQTT客户端工具最终效果实现传感器数据采集与监测功能思路 MQTT 协议简介MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种基于发布/订阅模式的轻量级消息传输协议，专门针对低带宽、和不稳定网络环境的
去年由于一些原因，需要在手机端部署人体姿态估计模型，早就写完了，但由于一些原因一直没有记录下来。大致的过程是，经过一番百度，找到了一个名为ncnn的框架，然后参考ncnn-android-yolox的实现，完成了人体姿态估计模型在移动端的部署。代码已开源：ncnn-android-pose，采用的目标检测器是旷视开
如果我们想在手机端运行我们的深度学习模型需要怎么做呢？本文介绍了端侧深度学习模型部署流程(NCNN),在了=
原创
2024-04-01 13:24:53
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NPMnpm 是一个node 的包管理工具，相当于前端的mavenpackage.json 相当于 pom.xml一、简介什么是NPMNPM全称Node Package Manager，是Node.js包管理工具，是全球最大的模块生态系统，里面所有的模块都是开源免费的；也是Node.js的包管理工具，相当于前端的Maven 。#在命令提示符输入 npm -v 可查看当前npm版本
npm -v二、
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2024-06-25 20:53:33
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游戏介绍 饥荒的快乐无需赘述，但是steam版本的联机体验实在令人难以忍受。这次肝帝带来的《饥荒：联机版》已经是集成mod的“旧神归来”版本，流畅的联机体验还能拯救正版游戏的受害者。配置要求OS:Windows XP/Vista/Windows 7/Windows 8 Processor:1.7+ GHz or better Memory
前言定义：定义一个操作中的算法的框架，而将一些步骤延迟到子类中，使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤；使用场景：多个子类有公有的方法，并且逻辑基本相同时；重要、复杂的算法，可以把核心算法设计为模板方法，周边的相关细节功能则由各个子类实现；重构时，模板方法模式是一个经常使用的模式，把相同的代码抽取到父类中，然后通过钩子函数约束行为；UML类图：
AbsTemplate：抽象
高级用法：（1）作攻击程序用，例子： 格式1：type.exe c:\exploit.txt|nc -nvv 192.168.x.x 80 格式2：nc -nvv 192.168.x.x 80 < c:\exploit.txt 讲解：连接到192.168.x.x的80端口，并在其管道中发送’c:\exploit.txt’的内容(两种格式确有相同的效果，真是有异曲同工之妙:P) 附：’
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
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2024-03-13 10:38:05
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ncnn是腾讯开源的加速框架，对于移动端特别andriod做到了cpu上的极致优化，是工程落地的首选框架。对于pytorch模型转ncnn，一般的方法是先将.pt文件转为onnx，再通过ncnn库里的工具onnx2ncnn转换为ncnn模型。对于这种工程性质的落地，过程中会有数不清的坑，大家都懂！仅以此文记录一下在这个过程中踩过的坑！一、编译ncnn库的准备工作1.系统：ubuntu18.04 2
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2024-07-05 13:18:17
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Android Studio安装直接下载Android Studio压缩包，解压放置到合适的位置，命令行调用bin目录下的studio.sh即可运行（相当于绿色软件）。为方便调用，在用户环境变量文件~/.bashrc中加入下述命令，即可在任意控制台内使用studio.sh调用 export ANDROID_HOME=/usr/local/android-studio/bin
export PAT
ncnn 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。之前写了2篇博客，分别介绍了轻量级人像分割PP-HumanSeg的树莓派部署和ONNX windows部署。本篇博客将使用NCNN 将PP-HumanS
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2024-01-12 14:48:05
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目标检测：yolov5 6.0版本 ncnn环境安装 至 +安卓部署 一条龙教程 文章目录背景一、准备阶段1.参考文章#2.流程二、pt模型->onnx三、Windows下ncnn环境配置教程详解1.参考2.VS安装3.cmake安装4.protobuf安装5.ncnn编译四、onnx->ncnn1.ncnn转换2.param解释3.实现focus模块五、ncnn的安卓部署1.模型替换
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2024-01-17 21:56:15
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利用PAWserver服务器搭建Android平台上的php环境这是一个技术性的文章，有些折腾，不涉及代码(用模拟器的话需要几行)，但不难，主要是探讨思路。没有特别实际的性的用途，非折腾帝可以忽略。设备要求：安装 PHP 要求 ARM 架构。所以老鼠的中兴U880做不到，使用模拟器操作，ARM架构手机用户可以直接看第二节。第一节：Android 模拟器端口映射Android 系统默认只能通过 IP
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2023-07-29 23:54:46
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清华开源剪枝：https://github.com/jinfagang/nb这个库把一些常用的blocks整合在了一起, 比如CSP, RFB, SPP,等, 接口统一之后构建模型的方法就会很简单. 我们就用这个库, 根据Yolov5的模型结构来构建一个简单版本的Yolov5. 当你熟悉这个构建过程之后, 修改backbone等的操作就会很简单.好像也可以这么安装：pip install nbnb
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2024-06-26 08:24:44
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1.1 项目准备1.1.1. 安装Android studio这个百度上有很多对应的经验体随便找一个教程然后切换一下国内源即可安装成功这里不做赘述 这里需要说明一点我们应该安装NDK、Cmake这里根据自己的手机版本来选择对应的开发环境最后点击应用安装1.1.2. 下载解压源码下载解压NCNN和ncnn-android-yolov5工程  
yolov5编译安卓APP：解决图像上全是检测框前言一、第一个YOLOv5 APP1.参考链接2.详细说明3.APP检测时图像上全是框的解决方法二、第二个YOLOv5 APP1.参考链接2.详细说明3.APP检测时图像上全是框的解决方法三、其他1.APK打包2.修改APP图标与名字 前言YOLOv5编译安卓APP有不少参考博客及视频，但是参考编译的APP存在问题：APP运行时，检测框覆盖整个图像
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2024-05-28 13:06:51
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目录1、刷机硬件准备2、刷机软件准备①、下载 jetson nano系统镜像②、下载 SD卡格式化软件-- SD Card Formatter③、将镜像文件写入microSD卡-- Etcher3、安装系统4、查看系统信息命令①、查看系统版本命令②、查看Linux版本号 1、刷机硬件准备①、 Jetson nano 开发套件，厂家标配；②、 MicroSD 卡，至少 16GB和读卡器；③、 5V
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2024-08-17 11:38:37
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# NCNN部署Android的指南
在移动设备上进行深度学习推理变得越来越常见，尤其在Android平台上。NCNN是腾讯开源的高性能神经网络前向推理框架，特别适合在手机等嵌入式设备上部署。本文将介绍如何在Android上部署NCNN，并提供相应的代码示例。
## 一、准备工作
在开始之前，确保以下工具已安装：
- Android Studio
- CMake
- NDK (Native
Linux nc命令用法-g<网关>：设置路由器跃程通信网关，最多设置8个;
-G<指向器数目>：设置来源路由指向器，其数值为4的倍数;
-h：在线帮助;
-i<延迟秒数>：设置时间间隔，以便传送信息及扫描通信端口;
-l：使用监听模式，监控传入的资料;
-n：直接使用ip地址，而不通过域名服务器;
-o<输出文件>：指定文件名称，把往来传输的数据以
最近工作需要研究了CPU部署，为了在香橙派上部署模型（想吐槽一下这个板子，可能是树莓派jetson玩多了，对这个板子一脸嫌弃）。我试了很多种方案，其中部署最简单且效果还不错的CPU部署方案是onnxruntime。简单过一遍yolov5的ncnn部署参考上一篇export.pt文件导出onnx格式，记得形参加上--train 导出后安装onnx-simplifier，裁剪掉不需要的层。下文还有py
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2024-07-15 17:04:47
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