【LeetCode】实现 strStr()字符串匹配 (KMP算法，BM算法，RK算法，)1. KMP算法KMP算法的核心是next数组的创建！。（模式串的next数组） 出现了不匹配，如果是BF(Brute Force)的主串的指针需要回到下标5处的B，而模式串指针需要回到下标0处。但KMP算法的字符串匹配有两个不同，第一是主串的指针无需回退，第二是模式串的指针只需要按照next数组中对应的数进
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2024-09-17 15:43:28
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RKNN和RKNPU2
原创
2023-12-09 08:30:07
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RKNN和RKNPU2
原创
2023-12-09 08:43:45
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RKNN和RKNPU2
原创
2023-12-09 08:43:46
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GPIO的使用场景作为输入设备 ：光感设备、红外设备、GPIO 按键设备、等等为输入设备，高低电平变化由这些设备来控制；作为输出设备：继电器、开关、需要由高低电平变化控制的设备均为输出设备； 一、RK3288 GPIO 1.1、查看gpio信息 cat /sys/kernel/debug/gpio1.2、RK3288有9组GPIO bank：GPIO0~GPIO8，每组又以
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2024-05-21 16:17:41
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背景：上一篇文章RK系列开发板音频驱动适配指南-DAI模块适配中已经阐述音频驱动适配的DAI模块适配步骤以及核心代码的展示，本次主要介绍音频驱动适配中的DMA模块适配。RK系列开发板 DMA模块适配：DMA是一种无需要CPU的参与就可以让外设与系统内存之间进行双向数据传输的硬件机制，其主要作用是实现音频数据在SoC设备与内存之间的传输，并对循环缓存中的数据进行管理。ADM定义的DMA接口包括：DM
docker安装部署案例1. 部署nginx2. 部署tomcat3.部署ES（elasticsearch） 1. 部署nginx1.1 确保本机docker已经启用1.2 确定自己需要的nginx版本 可以前往dockhub仓库查看目前已有版本 https://hub.docker.com/search?q=nginx1.3 拉取镜像 docker pull nginx 不追加版本默认拉取最新
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2024-06-09 00:28:00
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前言 嵌入式设备在不需要图形桌面的情况下，可以将图形桌面切换为命令行模式，并将设备的调试信息输出至显示屏，以减少桌面环境对系统资源的消耗。本文以Rockchip RK3568 Linux 系统为例，说明配置系统支持调试信息重定向至显示屏的方法。内核配置配置内核支持 Framebuffer Console，在内核源码目录进入 menuconfig 配置界面，使能下列功能 FRAMEBUFF
工作介绍RKNN工具环境配置在ubuntu18.04上完成训练好的模型转化成rknn将rknn文件进行交叉编译后将可执行demo文件上传到板卡在板卡上进行模型推理，保存成图片查看推理效果。安装ubuntu18.04sudo apt-get update
sudo apt-get upgradeRKNN_Toolkit环境配置按照Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit_V
【代码】rknn如何查看runtime和驱动的版本。
原创
2023-11-10 13:55:35
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RIL是移动通讯核心（cellcore）和无线硬件设备（modem）之间通讯的控制接口，由此集成GSM, CDMA等不同Modem设备，适应不同无线网络。RIL由两部分组成：RIL proxy和RIL driver。RILproxy是一个基于CE的动态链接库(DLL) --- ril.dll，微软已经提供，它简化上层各个应用对驱动的访问。 而RIL driver即流驱动需要
React Native 新架构本文主要介绍FB团队正在重构的ReactNative(下面称RN)新架构，主要当前架构，Bridge带来的问题，新架构，JSI，Fabric，TurboModules，CodenGen及LeanCore等概念。当前架构 RN现在主要有3个线程JS thread。JS代码执行线程，负责逻辑层面的处理。Metro（打包工具）将React源码打包成一个单一JS
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2023-11-24 14:13:49
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npm 包管理器的常用命令测试环境为node>=8.1.3&&npm>=5.0.31， 首先是安装命令//全局安装
npm install 模块名 -g
//本地安装
npm install 模块名
//一次性安装多个
npm install 模块1 模块2 模块3
//安装开发时依赖包
npm install 模块名 --save-dev
//安装运
众所周知Matlab的强大运算能力让各种工程软件望而却步，而VC程序的友好界面又让人爱不释手，如果能够让两者的优势结合起来的话，势必能让程序员欢欣鼓舞。还好MathWorks已经为我们想到了，基本上现在市面上主流的Matlab版本都可以支持VC和Matlab的混合编程。但是目前网上资料基本上都是基于Matlab 6.0和VC 6.0的，和新版本的实现方法有所不同，因此笔者通过不断的尝试和研究，终
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2024-06-18 21:38:18
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在上文中，我介绍了Internet技术，WEB服务在家够方面给了我们更多的选择，但软件设计中采用何种架构仍然是件令人头痛的事情。 两层系统（图12）允许用户界面和应用程序代码直接访问数据库和网络存储的API。应用程序使用数据库中存储的数据模型，但是不需要在该模型之上建立逻辑模型。当开发中的系统是一个原型系统或者已经知道其生命周期较短，期间API不会发生变化的时候，两层应用程序是理想的。典型情
RNN Cell循环神经网络的隐藏层都是线性层（Linear），由于它主要用于预测有前后关系的序列输入，所以它像斐波那契数列一样，后一次循环要输入前一次的输出，即，递归地求出下一次输出，故弹幕里有不少人称之为递归神经网络。 下图中的左边就是一层 RNN 的隐藏层，右边是它运行的过程（RNN Cell 一直是同一个，只是可视化运行的过程）。指向下一次输入的红色箭头就是前一次的输出 ， 是数据加载器每
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2024-06-12 14:01:45
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系列文章目录【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（0）【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（1）【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（2） 文章目录系列文章目录1 C++推理流程2 关键API介绍3 DBFace推理C++代码展示4 推理结果及比较参考资料 在实际应用中，由于语
mask-rcnn pytorch实现 自用，记录maskrcnn pytorch代码1、模块batch_normclass FrozenBatchNorm2d():function:批量正则化torch.half():将tensor转换为其半精度tensortensor.rsqrt():开方mischelper class that supports empty tensors on some
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2023-11-24 20:05:56
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# 教你实现RKNPU SDK软件架构
## 引言
在人工智能和深度学习的快速发展中，硬件加速组件，尤其是领域特定的处理单元（如NPU），变得愈发重要。RKNPU SDK是一个用于在RKNPU硬件上加速推理的开发工具。本文将介绍如何搭建RKNPU SDK的基本软件架构，帮助初学者从零开始建立自己的项目。
## 流程概述
在实现RKNPU SDK软件架构的过程中，我们可以将其拆分为以下几个主
基于Python引擎的PP-OCR模型库推理本文介绍针对PP-OCR模型库的Python推理引擎使用方法，内容依次为文本检测、文本识别、方向分类器以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。1. 文本检测模型推理2. 文本识别模型推理2.1 超轻量中文识别模型推理2.2 多语言模型的推理3. 方向分类模型推理4. 文本检测、方向分类和文字识别串联推理PaddleOCR 版本是： PaddleOCR-
