PowerDesigner（简称PD）是一种强大的数据库建模工具，使用PD可以创建业务模型，UML类图等，当然最主要的功能是数据库建模。概念模型CDM — Conceptual Data Model （概念数据模型）CDM表现数据库的全部逻辑的结构,与任何的软件或数据储藏结构无关。一个概念模型经常包括在物理数据库中仍然不实现的数据对象。它给运 行计划或业务活动的数据一个正式表现方式。不考虑物理实
转载
2023-12-23 18:58:51
87阅读
前言当用户基于各种原因学习并使用了一种框架的时候，常常会发现应用或者再训练的场景改变了，比如用户用 Caffe 训练好了一个图像识别的模型，但是生产环境是使用 TensorFlow 做预测。再比如某机构主要以TensorFlow作为基础的深度学习开发框架，现在有一个深度算法项目，需要将其部署在移动设备上，并希望使用速度较优的ncnn前向框架，以观测变现等等。传统地我们可能需要用tf重写Caffe，
说明：通俗的理解：1字节的8位，即1byte=8bit，而这个1byte叫做长度范围，范围的算法是使用bit去求，比如8bit的长度范围是2的8次方，但是在数据库中的类型上是有区分有符号和无符号的，默认为有符号，所以，长度的算法就要减去一个次方，得到的数加上负号之后就是最左边的数，然后在正数上减去1之后就是最右边的数；当为无符号时，就是正数，直接2的8次方得到的数减去1，至于为什么减1，包括0，可
转载
2023-10-11 12:28:21
50阅读
mysql建模过程中，最优的字段设置可以提高查询速度和节约磁盘空间，这对于优化数据库来说是非常重要的首先需要先理解三个基本概念：1字节（byte）=8位（bit）一位可以存储0或者1;二进制整数和十进制整数的转换?十进制整数转换为二进制整数采用"除2取余，逆序排列";二进制整数转十进制整数：无符号整数，从右往左依次用二进制位上的数字乘以2的n次幂的和(n大于等于0); 带符号的二进制整数，除去最高
转载
2023-10-19 14:56:45
116阅读
# PyTorch模型转换为RKNN的完整指南
在深度学习应用中，PyTorch以其灵活性和易用性备受开发者青睐。然而，在一些嵌入式系统或物联网设备上，直接使用PyTorch模型可能过于庞大，无法高效运行。为了在这些设备上实现深度学习模型的推理，我们通常需要将PyTorch模型转换为RKNN格式。RKNN是Rockchip的神经网络推理引擎，它可以为Rockchip硬件提供优化支持。
## 1
ONNX内部节点修改方法承接上回《PyTorch转ONNX之F.interpolate》，因为op10的计算输出大小问题，导致我上采样的结果的大小出现小数，由预期输出结果output_size=[1., 3., 9., 9.]变成了output_size=[1., 3., 8.999, 8.999]，经过后续强制转换操作抹平成为了output_size=[1, 3, 8, 8]，这就很气了。如下图
# 如何将pytorch模型转换为TorchScript
## 介绍
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，而 TorchScript 是 PyTorch 的一个关键特性，它允许将 PyTorch 模型序列化为一种高效的格式，以便在不同环境中部署和运行。对于一个刚入行的小白来说，掌握如何将 PyTorch 模型转换为 TorchScript 是一个重要的技能。在本文中，我
原创
2024-04-08 04:15:38
676阅读
# 将PyTorch模型转换为ONNX格式
## 简介
在深度学习领域，PyTorch作为一种常用的深度学习框架，可以用来构建和训练神经网络模型。然而，在某些情况下，我们可能需要将PyTorch模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，以便在其他平台上使用。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为ONNX格式。
## 整体流程
首先，我们来看一下将Py
原创
2024-01-13 04:17:16
218阅读
摘要：文章介绍将Simulink模型转换为DIVINE工具输入模型的方法。首先通过中间语言转换将Simulink模型转为基于C++的EDS语言，保留其层级结构；然后编译生成符合CESMI接口的共享对象，定义初始状态、后继状态等关键函数；最后与DIVINE工具集成进行验证。该方法利用DIVINE在分布式系统中的优势，弥补了Simulink自身验证功能的不足。
一：简介E-R图向关系模式的转换需要考虑的是:将实体和实体间的联系均转换为关系模式。故关系模式的转换需要:1：实体的转换 2：联系的转换 其中两个实体间的二元联系的类型有三种: 即: 1:1型,1:n型,m:n型 其中三个实体间的三元联系的类型有四种: 即:1:1:1型和1:1:N型和1:M:N型和M:N:P型。二：二元关系模式的转换实体关系模式的转换实体转换为关系模式很简单。一个实体对应一个关系
转载
2023-12-17 08:26:41
189阅读
场景： 这几天项目要完结交付，需要补很多文档。此时发现甲方要求提供数据库设计文档，尽管我觉得他们不会看，但是人家要求，还是补一下吧！时间紧迫，要赶出整个项目的数据库设计文档比较麻烦，每个两三天不行。于是我使用了PDMan：PDMan: PDMan是一款数据库设计软件，整个界面比PowerDesigner那种上世纪复古界面好看多了，重要的是这还是国人写的。这里介绍几个重要功能：导入数据库： 首
转载
2023-11-03 13:24:27
1026阅读
在图像处理和计算机视觉领域，RGB（红绿蓝）和HSI（色调、饱和度、亮度）色彩模型之间的转换是常见的需求。RGB是一种基于光的颜色模型，而HSI更多地与人类视觉和感知相关。本文将详细讲述如何使用Python将RGB转换为HSI模型的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及版本管理。
## 环境预检
在进行RGB转换为HSI模型之前，首先需要确保开发环境满足以下要求。
# 从Java模型类转换为SQL
在软件开发过程中，经常需要将Java中的模型类转换为SQL语句，以便与数据库进行交互。这种转换通常涉及到将Java类中的属性映射到数据库表中的字段。本文将介绍如何将Java模型类转换为SQL语句，并提供代码示例帮助读者更好地理解这一过程。
## Java模型类
首先，让我们创建一个简单的Java模型类，其中包含一些属性和对应的getter和setter方法。
原创
2024-04-30 06:50:29
27阅读
E-R模型到关系模型的转换：（1）实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式，实
原创
2022-12-13 16:16:30
486阅读
simulink仿真模型到C语言转化.ppt信息学院秋实楼C204 Simulink仿真模型的 CCS可执行工程文件的转化 2016/3/1 * 一 、Simulink仿真模型C程序的生成 转化时需要的参数配置 * 一、Simulink仿真模型C程序的生成 转化时需要的参数配置 * 一、Simulink仿真模型C程序的生成 PQ仿真模型转化后的C语言文件 问题：需要进一步修改才可以用C编译器编译
【导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境，对pytorch模型做onnx格式转换，onnx模型做tensorrt int8量化，及对量化后的模型做推理，实测在1070显卡做到了2ms一帧！NanoDet简介NanoDet （https://github.com/RangiLyu/nanod
从PyTorch模型导出到ONNX文件是通过调用PyTorch的torch.onnx.export接口实现。 torch.onnx.export：如果pytorch模型既不是torch.jit.ScriptModule也不是orch.jit.ScriptFunction，它(torch.nn.Module)会run一
转载
2023-08-13 16:21:39
189阅读
最近在做模型部署的工作，由于实现的代码用的pytorch，而要部署的时候还是觉得tensorflow serving比较靠谱。不得不吐槽下pytorch19年出了一个部署的框架Torch serve，然后居然是Java写的，知乎的评价更是不忍直视（https://www.zhihu.com/question/389731764），果断弃之。要将pytorch代码转为tensorflow，比较成熟的
转载
2023-10-04 18:57:52
320阅读
# MySQL转换为Decimal的科普
在MySQL数据库中，我们经常需要对数值进行精确计算和存储。为了确保计算的准确性，MySQL提供了Decimal数据类型。本文将介绍MySQL中的Decimal数据类型，以及如何将其他数据类型转换为Decimal。
## Decimal数据类型简介
Decimal是一种用于存储精确小数的数据类型。与其他浮点数数据类型相比，Decimal具有更高的精度
原创
2023-08-12 13:13:04
914阅读
# MySQL转换为Double类型的数据处理指南
在本指南中，我们将深入探讨如何将MySQL中的数值数据转换为`DOUBLE`类型。作为一名刚入行的小白，了解整个流程和每一步的具体实施步骤是至关重要的。接下来，我们将通过流程表格、代码示例及必要的图示，来帮助你更加清晰地理解这个过程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
