# 边缘计算与PyTorch：在边缘设备上实现智能计算
## 引言
近年来，边缘计算作为一种新兴的计算架构受到广泛关注。边缘计算将数据处理和计算推向网络边缘，能够减少延迟、节省带宽并提高数据安全性。在这一领域，深度学习框架PyTorch的灵活性和易用性使其成为边缘设备AI应用开发的重要工具。本文将介绍边缘计算的基本概念，以及如何利用PyTorch在边缘设备上进行机器学习任务。我们将结合代码示例
COM口采集三菱 PLC FX3U 的配置边缘计算网关一共有四个COM 接口，4个COM口的配置内容一样，COM1固定为RS232，COM2、COM3和COM4是RS232/RS485可选串口（默认为RS485）。因 三菱 PLC FX3U 的COM是RS485接口，则选择以COM3连接为例说明COM口采集配置操作。 三菱 PLC FX3U 的RS485接口 DB9的3和8为信号脚，3脚接COM2
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2024-04-02 15:06:55
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随着物联网产业的高速发展，全球IoT设备连接数量由2015 年的52亿个增至2020年的126亿个，预计2025年将达到246亿个。在这种情况下，个性化、轻量化的细分场景需求将会越来越旺盛，AIoT智能应用也将逐渐丰富。越是轻量化场景应用越需要提升平台、芯片及硬件设备的效率，同时降低部署难度和成本，不依赖与云端交互就能实现智能化操作。除此之外，海量的细分需求还要求产品有较高的性价比，以及可以充分利
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2024-01-16 15:32:57
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与企业技术的其他热门新领域一样，边缘计算也是一个广泛的架构型概念，而非一组特定的解决方案。首先，边缘计算通常应用于低延迟的情况，计算能力必须接近于操作的所在位置，无论该活动是工业物联网机器人投掷小部件，还是传感器在生产过程中对疫苗温度的持续获取。研究公司Frost & Sullivan预测，到2022年，90%的工业企业都将使用边缘计算。边缘计算是分布式计算的一种形式，它超越了数据中心的范
本文将介绍边缘计算落地的机遇与挑战，以及边缘容器开源项目 OpenYurt 在企业生产环境下的实践方案。
作者：赵震，深信服云计算开发工程师，OpenYurt 社区 Member编者案：在 5G、物联网等新技术的持续推动下，边缘计算产业已然走向大风口，未来越来越多的种类，越来越大的规模和越来越复杂的应用和工作负载都会被部署到边缘侧。本文基于深信服云计算工
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2024-08-27 13:56:50
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# 如何实现边缘检测pytorch
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在PyTorch中实现边缘检测。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 设计并构建模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 测试模型 |
## 1. 准备数据
在这一步，我们需要准备包含边缘信息的数
原创
2024-06-19 07:19:12
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# 边缘提取与 PyTorch 实现指南
边缘提取是计算机视觉中的一个重要任务，它能够帮助我们识别图像中的主要特征。接下来，我将指导你使用 PyTorch 实现边缘提取的过程。整件事情的流程如下：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|------|---------------
## PyTorch去除边缘
边缘是图像中的重要特征，但在某些情况下，我们可能希望去除图像边缘以进行后续分析或处理。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，可以用于图像处理任务，包括去除边缘。本文将介绍如何使用PyTorch去除图像边缘，并提供相应的代码示例。
### 边缘检测
在开始讨论如何去除边缘之前，我们先来了解一下边缘检测的基本概念。边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它可以用于
原创
2024-01-14 04:34:38
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# 使用PyTorch提取图像边缘的科学探索
图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，而边缘检测是图像处理的基础任务之一。它可以帮助我们识别图像中的重要特征，如物体轮廓、纹理和形状。本文将介绍如何使用PyTorch库来实施边缘检测，并包含示例代码、状态图和甘特图，以帮助读者更好地理解这一过程。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 加载图像
加载图像
# PyTorch 边缘提取入门指南
边缘提取是计算机视觉中的一项基本任务，常用于图像分析、物体检测和图像分割等。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，非常适合执行边缘提取任务。在这篇文章中，我们将详细阐述如何使用PyTorch实现边缘提取。
## 1. 实现流程
在开始之前，首先要明确实现边缘提取的步骤。下面是整个流程的表格：
| 步骤 | 描述
## PyTorch 边缘检测流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据集准备]
B --> C[模型构建]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
E --> F[模型应用]
F --> G[结束]
```
### 甘特图
```mermaid
gantt
date
原创
2023-08-29 03:17:17
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说明共用了两种方法进行检测
方法1: 使用opencv的canny进行边缘检测，在此之前先变灰和加入高斯模糊方法2: 对图片二值化，随后找到关键点，并在空白画板画关键点代码import cv2 as cv
import numpy as np
# 读路径下的图片
img = cv.imread("./cat.jpg")
# 创建纯黑画板
blank = np.zeros(img.shape, dt
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2023-07-07 23:34:00
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边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。边缘计算一般由云端管理系统、本地核心节点和普通设备组成，云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能，本地核心节点一般是计算能力较强的设备，如路由器和网关，提
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2024-04-12 10:35:00
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移动更快、存储更多，在边缘处理一切。数十亿物联网和移动设备收集的数据呈指数级增长，正在推动从发送数据到云进行处理和存储向分布式模型的转变，在这种模式下，部分计算发生在网络边缘，更靠近数据的创建位置。什么是边缘计算？边缘计算是指在更接近数据生成的位置来处理、分析和存储数据，从而实现快捷且近乎实时的分析和响应。近年来，一些公司已经通过将数据存储和计算集中到云端，对运营进行了整合。但数十亿分布式设备带来
边缘计算的诞生
随着物联网规模的快速增长，集中式的数据存储、处理模式将面临难解的瓶颈和压力，此时在靠近数据产生的网络边缘提供数据处理的能力和服务，将是推动ICT产业发展的下一个重要驱动力。边缘计算（Edge Computing）的概念由此而生。边缘计算成为新兴万物互联应用的支撑平台，目前已是大势所趋。本文旨在介绍边缘计算与云计算的关系、基本特点和属性、
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2024-01-30 11:27:31
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亲爱的同学们，端午假期愉快的过去了，粽子也吃了，今天就来说点新鲜的东西吧。 说新鲜，其实也不新鲜了，在十年前就有边缘计算这个名词了，只不过随着物联网的发展，边缘计算被再次拎了出来。概念根据名字我们可以猜测一下，边缘计算就是在终端设备附近靠近数据源的一侧进行的本地计算分析。因为靠近终端，我们的计算实时性会更高。本质上来说，边缘计算和云计算都是为了处理数据的计算问题而诞生的，只是两者实现的方式不同。云
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2024-08-28 15:54:47
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边缘计算边缘计算1、什么是边缘计算国家标准化管理委员会的领导更是将“边缘计算”定义为——“在网络边缘侧实现智能互联”的一种计算模式。“边缘计算”是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。这说明，要想实现“边缘计算”这个概念，首先应该满足三个因素——边缘、计算和智能。“边缘”也就是“端”所在的物理区域。“边缘计算”也特别强调计算的作用。当你
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2023-11-06 23:39:29
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项目简介
随着物联网设备的指数型增长，传统云计算的集中式处理方法已不能满足数据处理和数据安全等需求，边缘计算应运而生。边缘计算可以提升物联网的智能化，促使物联网在各个垂直行业落地生根。但是，一般的应用都默认只支持一种物联网组网协议或使用一种边缘计算框架，且组网协议跟边缘计算框架的接入十分繁琐，用户使用操作不便，耗时长。 一种集成多组网协议多边缘计算框架的
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2023-11-20 09:31:27
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2018年9月8日，“边缘计算的崛起 - 物联网趋势论坛” 活动在上海五角场创新创业学院顺利召开。本次活动由VMware中国研发中心、万向研究院主办，上海五角场创新创业学院及上海云基地协办。VMware中国研发中心总经理任道远和五角场创新创业学院院长冯晓源共同发表了开场致辞，并宣布双方合作意愿。随后，任道远联合VMware研发总监路广带来 “边缘计算的崛起” 主题演讲。 他们一同为来宾介绍了VMw
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2024-05-27 20:09:26
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研0第一次论文阅读任务是关于边缘计算，车联网的，由于之前完全没接触过边缘计算，故整理以下基本概念，计算原理和相关论文索引以便后续查阅。 文章目录云计算与边缘计算为什么使用边缘计算1. 可以使得设备的支持数量提升几个数量级2. 让计算变得更为灵活和可控边缘计算技术原理相关论文索引User-Oriented_Edge_Node_Grouping_in_Mobile_Edge_ComputingMult
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2024-04-19 12:40:53
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