什么是Twisted1.Twisted是一个基于Reactor模式的异步IO网络框架首先说下什么是Reactor模式。Reactor模式就是利用循环体来等待事件发生，然后处理发生的事件的模式，如上图所示。Reactor主要有如下两个功能：监视一系列与你I/O操作相关的文件描述符(description)。监视文件描述符的过程是异步的，也就是说整个循环体是非阻塞的；不停地向你汇报那些准备好的I/O操
推理代码：// tensorRT include
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferRuntime.h>
// cuda include
#include <cuda_runtime.h>
// system include
#include <stdio.h>
#include <ma
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2023-12-23 23:05:23
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执行推理的步骤：推理就是指用tensorRT在gpu上去推理构建好的模型（engine），直接看代码注释就好，非常详细。engine的编译生成参见：tensorRT是怎么构建和编译一个模型的代码中的bindings是tensorRT对输入输出张量的描述，bindings可以认为是个数组，bindings=input-tensor+output-tensor，比如input有a，output有b，c
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2024-07-30 13:52:58
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最近在做李宏毅的深度学习的作业，导入模型的时候，发现，我在导入模型进行预测时，需要重新手动构建网络进行检测，这样显得十分不“智能”。之前在比赛中一直是使用这种方法，但是由于当初比较忙，并没有深究这个问题。现在，学习了一下，发现使用Tensorflow 可以用两种方法进行预测。 首先，我们来讲一下，如何将如何加载模型：在TensorFlow中，加载模型的方法：with tf.Se
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2023-12-19 22:42:44
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上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理、探索性数据分析、变量分箱和变量选择等。接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析，信用评分的方法和自动评分系统。六、模型分析证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式。引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量，只是一些变量不应该被纳入模
tensorrt 读取 engine python
在深度学习和人工智能的领域中，TensorRT 是一个极其强大的工具，它用于加速推理过程，特别是在 NVIDIA 硬件上。我最近遇到了一个问题，想要在 Python 中读取 TensorRT 引擎（engine），于是我决定整理出一个解决方案。下面将分享我的整理过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
环境准备
作者：HelloGitHub-Prodesire一、前言在前面五篇介绍 click 的文章中，我们全面了解了 click 的强大能力。按照惯例，我们要像使用 argparse 和 docopt 一样使用 click 来实现 git 命令。本文的关注点并不在 git 的各种命令是如何实现的，而是怎么使用 click 去打造一个实用命令行程序，代码结构是怎样的。因此，和 git 相关的操作，
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2024-09-16 15:04:33
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Matlab Engine是Mathworks提供的一种混合编程方案，其采用C/S（客户机/服务器）模式，Matlab作为后台服务器，而用户程序（一般是C/C++）通过Matlab Engine提供的函数接口控制服务器执行相应的语句（关于Matlab Engine编程例子参考Matlab自带的engdemo.c，在<MATLABROOT>/extern/exampleseng_mat/
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2024-07-24 15:56:39
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当我们执行下面的hello.py时，使用的flask自带的服务器，完成了web服务的启动。在生产环境中，flask自带的服务器，无法满足性能要求，我们这里采用Gunicorn做wsgi容器，来部署flask程序。Gunicorn（绿色独角兽）是一个Python WSGI的HTTP服务器。从Ruby的独角兽（Unicorn ）项目移植。该Gunicorn服务器与各种Web框架兼容，实现非常简单，轻量
作者：chen_h 计划现将 tensorflow 中的 Python API 做一个学习，这样方便以后的学习。 该章介绍有关稀疏张量的API 稀疏张量表示对于多维稀疏数据，TensorFlow提供了稀疏张量表示。稀疏张量里面的值都是采用IndexedSlices索引来表示，这样能更加高效的表示数据。 class tf.SparseTensor解释：这个函数的作用是
# 使用 Python TensorRT 进行推理的简易指南
TensorRT 是 NVIDIA 提供的一款高性能深度学习推理优化库，主要用于在 NVIDIA GPU 上快速执行深度学习模型。借助 TensorRT，您可以显著提高模型的推理速度，并且减少推理时的计算资源消耗。本文将通过代码示例展示如何在 Python 中使用 TensorRT 进行推理。
## 安装 TensorRT
在开始
原创
2024-08-19 08:21:01
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1、Tensorhttps://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmlTensor其实就是一个高维度的矩阵或是type:shape:how to construct a tensor？ Operators: 2、Numpyhttps://github.com/wkentaro/pyto
traits 是Scala中能够被重用的一种基本单元。 trait 中封装了方法和字段定义，这样就可以将他们混合成类。和类的继承不同的是，类必须是单继承的，但是一个类中可以混有多个 trait. 这一章就是为你展现 trait 是如何工作的，并且展现了两个最常见的有用的方式：扩宽瘦接口到胖接口（widening thin interfaces to rich ones），并且定义了可存储的更改
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
推荐系统的过程：给定一个用户，系统会为此用户返回N个最好的推荐菜。为了实现这个目的：
（1）寻找用户没有评级的菜肴，即在用户-物品矩阵中的0值。
（2）在用户没有评级的所有物品中，对每个物品预计一个可能的评级分数。这就是说，我们认为
用户可能会对物品的打分（这就是相似度计算的初衷）
（3）对这些物品的评分从高到低进行排
文章目录0. 概要1. 入门2. 下载3.安装3.1 tar安装 参考 安装教程请直接转到3.1 tar安装0. 概要 NVIDIA TensorRT 的核心是一个C++库，有助于对 NVIDIA 图形处理单元 （GPU） 进行高性能推理。TensorRT 采用经过训练的网络，该网络由网络定义和一组经过训练的参数组成，并生成高度优化的运行时引擎，为该网络执行推理。 TensorRT通过C++和
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2024-07-25 12:17:38
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Tensor什么是TensorTensor（张量）是PyTorch最基本的操作对象，表示的是一个多维的矩阵，比如零维就是一个点，一维就向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，与python的numpy是对应的，而且PyTorch的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以再GPU上运行，而numpy的ndarray只能在CPU上运行。Tens
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2024-10-20 08:26:19
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# Python TensorRT引擎推理代码的介绍
TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理库，专为加速深度学习模型的推理而设计。通过对模型进行优化和加速，TensorRT能在NVIDIA GPU上提供快速而高效的推理性能。在本文中，我们将探索如何使用Python编写TensorRT引擎的推理代码，同时提供一个代码示例，以及用饼状图展示推理性能的分布。
## TensorR
原创
2024-08-02 12:26:11
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文章目录0. 前言1. 安装2. 验证(第一个demo)1.1. 数据准备1.2. 代码编译与运行3. 样例源码解析3.1. 基本概念3.2. 主函数3.3. 将caffe模型转换为TensorRT可识别的形式3.4. 模型推理 0. 前言尝试使用TensorRT，主要内容包括
安装TensorRT运行第一个样例，即sampleMNIST分析样例源码1. 安装个人喜欢通过tar包安装，整体
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2024-02-03 10:14:32
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1. 前言本篇笔记主要分析faiss code下的python接口文件——faiss.py的工作流程以及内容。2. faiss.py分析2.1 导入文件在faiss code 编译完成后，在python目录下执行make/make install命令后，会在该文件下产生faiss.py, faiss/, faiss.egg-info/等文件和目录，其中faiss.py和faiss/目录下的__in
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2024-10-22 10:44:06
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1 简介 建议：读者在开始做对Google App Engine的扩展之前，需要了解和具备以下的基础知识： EGL以及EDT的知识Google App Engine的数据存储（Data Store）部分Eclipse插件开发的知识和经验Java EE的基础知识 EGL作为一门业务语言，提供了一套抽象的面向业务开发的语言模型。EGL程序员能利用这套面向业务的语言模型方便、快捷地开发出跨平台的、跨
