五步搞定Android开发环境部署——非常详细的Android开发环境搭建教程
引言
在windows安装Android的开发环境不简单也说不上算复杂，本文写给第一次想在自己Windows上建立Android开发环境投入Android浪潮的朋友们，为了确保大家能顺利完成开发环境的搭建，文章写的尽量详细，希望对准
这篇文章讲的是如何寻找给出的点集的凸包（Convex Hull），先简单介绍算法原理，之后利用OpenCV实现一个找凸包的程序。什么是凸包（Convex Hull）？这个问题可以分成两个概念理解，Convex 和 Hull凸形状（Convex object）就是没有大于180°的内角的形状。不是凸形状的称为非凸（Non-Convex）或者凹的（Concave）。下图就是凸形状图像和凹形状图像的例子
Android官方架构组件ViewModel+LiveData+DataBinding架构属于自己的MVVMDemo运行效果获取Bing每日一图并显示项目结构实现过程1. 添加Glide、Retrofit、RxJava的依赖implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.4.0'
compile 'com.squareup.retrofit2:a
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2024-01-21 02:28:49
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ONNX是开放式神经网络(Open Neural Network Exchange)的简称，主要由微软和合作伙伴社区创建和维护。很多深度学习训练框架(如Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn， MXNet等)的模型都可以导出或转换为标准的ONNX格式，采用ONNX格式作为统一
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2024-01-12 10:45:59
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import torchfrom torchvision import
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2023-05-18 17:13:50
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ONNX是什么ONNX（Open Neural Network eXchange，开放神经网络交换）是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, TensorFlow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。
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2024-08-31 19:29:12
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概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化 ONNX 模型，我们知道 ONNX 记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX 模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个 ONNX 模型可以用 ModelProto 类表示。ModelProto 包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构
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2024-08-24 10:16:12
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ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学
使用ONNX转换AI模型与 ONNX 的互操作性ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种描述深度学习模型的开放标准，旨在促进框架兼容性。考虑以下场景：您可以在 PyTorch 中训练神经网络，然后在将其部署到生产环境之前通过 TensorRT 优化编译器运行它。 这只是众多可互操作的深度学习工具组合中的一种，其中包括可视化、性能分析器和优化器。研究人员和 DevO
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2024-10-18 09:23:29
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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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概述为了将训练好的模型部署、上线， 首先需要确认训练模型与接入的应用服务所使用的编程语言是否一致， 其次考虑模型应用于产品服务的方式。在调试模型时，大多使用PyCharm、Spyder工具中的控制台来输出训练结果，或者使用Jupyter NoteBook进行交互。将模型部署于产品常用的方式有两种-----基于 HTTP服务或基于预测标型标记语言(Predictive ModelMarkup Lan
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2024-10-19 12:09:44
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openmv入门/学习路径最近因为电赛要用到openmv，时间紧迫，只能赶快学了。一开始胡乱上网收集资料，先上了知乎看看有没有好的学习路径，结果搜索结果少得可怜。后面偶然点进去一个链接，发现是“星瞳科技公司”openmv的学习官网，里面的资料整理得非常完美。上面网址里面的学习资料对于入门openmv可以说是非常完善的了，包括“视频教程，文档教程，代码，还有程序编辑语言python学习的推荐资料”等
【深度学习】ONNX模型CPU多线程快速部署 文章目录【深度学习】ONNX模型CPU多线程快速部署前言搭建打包环境python多线程并发简单教程基本教程ONNX模型多线程并发打包成可执行文件总结 前言之前的内容已经尽可能简单、详细的介绍CPU【Pytorch2ONNX】和GPU【Pytorch2ONNX】俩种模式下Pytorch模型转ONNX格式的流程，本博文根据自己的学习和需求进一步讲解ONNX
为了解决这个混乱问题，LF AI 这个组织联合 Facebook, MicroSoft等公司制定了机器学习模型的标准，这个标准叫做ONNX
原创
2021-07-21 15:27:13
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ONNX 模型的修改与调试写在前面： 本文档为学习上述链接的相关记录，基本内容一致，仅用于学习用途，若侵权请联系我删除 ONNX 模型的修改与调试0 引言1 ONNX 的底层实现1.1 ONNX 的存储格式1.2 ONNX 的结构定义2 读写 ONNX 模型2.1 构造 ONNX 模型2.2 读取并修改onnx模型3 调试ONNX模型3.1 子模型提取3.2 添加额外输出3.3 添加冗余输入3.4
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2024-05-29 00:24:35
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编辑ONNX的python代码一、ONNX模型的基本操作1，加载ONNX模型2，保存ONNX模型3，OP节点列表4，输入节点名称5，输出节点名称6，参数节点二、ONNX模型的修改1，修改内部的变量2，创建tensor3，增加OP节点4，增加输入\输出tensor节点5，增加参数节点6，特殊节点-constant增加7，读取ONNX的参数tensor格式，转换为numpy三、例程得到第一个Conv的
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2023-12-19 22:46:51
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1.onnx模型简介ONNX全称是Open Neural Network Exchange，不同深度学习框架可以将模型保存为ONNX格式，从而实现模型在不同框架之间的转换。 ONNX中，每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，每个节点是一个OP，可能有一个或多个输入与输出，并由这些节点构建有向无环图。 目前，ONNX已支持当前主要的各种深度学习框架，有些框架如PyTorch是官方集成了ONNX，有
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2024-03-06 15:47:27
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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
# 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
通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorF
原创
2023-01-25 20:52:48
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