功能说明:功能强大的网络工具语  法:nc [-hlnruz][-g<网关...>][-G<指向器数目>][-i<延迟秒数>][-o<输出文件>][-p<通信端口>][-s<来源位址>][-v...][-w<超时秒数>][主机名称][通信端口...]参  数:  -g<网关>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-15 15:26:58
                            
                                40阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ncnn git:https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-05 07:16:22
                            
                                211阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            0.调用实例先看一个调用实例,顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
    ncnn::Mat in; 
    ncnn::Mat out;
    
    ncnn::Net net;
    net.load_param("model.param");
    net.load_mo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-19 20:28:41
                            
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            源码结构benchmark:一些常见模型的模型文件,如mobilenet,resnet,vgg等。 cmake:有关链接openmp和valkan的cmake文件,这两个都是并行计算加速用的 docs:文档,包括开发指南,构建指南等等 examples:使用ncnn的示例,包括几个常用模型的cpp调用示例,及其cmakelist文件 images:此目录无关紧要,是页面上的图片 src:ncnn源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-05 10:21:17
                            
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            ncnnoptimize [原模型param文件] [原模型bin文件] [新模型param文件] [新模型bin文件] [flag]flag指的是fp32和fp16,其中0指是表示fp16。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-23 13:47:10
                            
                                110阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            矩形法求定积分及其程序与程序框图的实现――实例探索定积分思想,切实提高课堂效果王亮 佛冈县第一中学 数学科【摘 要】定积分“四部曲”思想,对高中生来说不易接受,教学上用计算机来演示矩形法求定积分的过程,可以帮助学生梳理定积分思想,并唤起对程序框图等相关知识的记忆,认识到数学知识也可以用电脑去实施检验的,激发学生学习数学的兴趣与热情,可以培养学生逻辑思维能力,以及提出问题、分析问题、解决问题的能力。            
                
         
            
            
            
            设备初始化Instance --> GPU --> DeviceInstance表示具体的Vulkan应用。在一个应用程序中可以创建多个实例,这些实例之间相互独立,互不干扰。当调用API创建Vulkan实例的时候,Vulkan SDK内部会经由驱动装载器(loader)查找可用的GPU设备。创建Vulkan实例需要两个输入信息:  应用程序的信息             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python使用ncnn模型的指南
在今天的文章中,我将指导你如何在Python中使用ncnn模型。ncnn是一个高性能的神经网络推理框架,主要用于移动端和嵌入式设备。我们将通过以下几个步骤来完成这一过程:
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现这一目标的主要步骤:
| 步骤  | 内容描述                          |
|-------|----------            
                
         
            
            
            
                    前言      如果你想将你开发的控件与别人分享,一种方法是直接提供源代码文件。然而,这种方法并不是很优雅。它会暴露所有的实现细节,而这些实现你可能并不想开源出来。此外,开发者也可能并不想看到你的所有代码,因为他们可能仅仅希望将你的这份漂亮代码的一部分植入自己的应用中。    &nb            
                
         
            
            
            
            (三)循环语句1.while 循环while循环的代码块会一直循环执行,直到布尔表达式的值为布尔假。while 布尔表达式:
    代码块如果布尔表达式不带有<、>、==、!=、in、not in等运算符,仅仅给出数值之类的条件,也是可以的。当while后写入一个非零整数时,视为真值,执行循环体;写入0时,视为假值,不执行循环体。也可以写入str、list或任何序列,长度非零则视为真            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            netcat是网络工具中的瑞士×××,它能通过TCP和UDP在网络中读写数据。通过与其他工具结合和重定向,你可以在脚本中以多种方式使用它。使用netcat命令所能完成的事情令人惊讶。netcat所做的就是在两台电脑之间建立链接并返回两个数据流,在这之后所能做的事就看你的想像力了。你能建立一个服务器,传输文件,与朋友聊天,传输流媒体或者用它作为其它协议的独立客户端。下面是一些使用netcat的            
                
         
            
            
            
            前言1.系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5,ncnn版本是20210525;C++ IDE vs2019。 2.使用NCNN作模型推理加速库,能更容易的使用GPU进行加速,代码不需要改动很大就可以移植到边缘设备或者移动端上。一、人脸检测1.人脸检测用的yolov5-face,yolov5-face是一种实时、高精度的人脸检测,搭配NCN            
                
         
            
            
            
            我评价自己的C++水平还未入门的确不够准确,应该是远远未入门。感叹自己看书的时候如此粗心,C++Coder最基本的placement new的知识,今天才明白。 如何在new一个对象的时候,使对象的空间并不在堆上分配,而是由使用者传入一个缓冲区给对象使用,且编译期会自动调用对象的构造函数? new这个C++头文件中(注意,是new,不是new.h),定义了一个全局的重载了的ne            
                
         
            
            
            
            一、NNPACK1、NNPACK简介:NNPACK由facebook开发,是一个加速神经网络计算的加速包,NNPACK可以在多核CPU平台上提高卷积层计算性能。NNPACK采用的快速卷积算法是基于Fourier transform 和 Winograd transform算法。1、NNPACK编译(linux  ubuntu14.04平台下)参考官网教程:https://github.c            
                
         
            
            
            
            Because if you change the way you see the world, you can change the world you see.  如果你改变看世界的方式,你就能改变你眼前的世界!%26mdash; 微软Hololnes宣传片台词Windows 10 带了了什么呢?Windows 10是炎炎夏日的一场暴风雨,一扫酷热!一股新风给科技界注入新的活力!Hololne            
                
         
            
            
            
            A 深度学习算法要在手机上落地,caffe依赖太多,手机上也没有cuda,需要个又快又小的前向网络实现Q ncnn名字的来历A cnn就是卷积神经网络的缩写,开头的n算是一语n关。比如new/next(全新的实现),naive(ncnn是naive实现),neon(ncnn最初为手机优化),up主名字(←_←)Q 支持哪些平台A 跨平台,主要支持 android,次要支持 ios / linux            
                
         
            
            
            
            目录转换器和预估器转换器预估器KNN算法定义算法伪代码描述k值的选择几个距离计算实例sklearn中的API实例优缺点转换器和预估器转换器主要用于特征工程。我们之前在特征工程中介绍了好几个转换器,像DictVectorizer、StandardScaler等。这些转换器类都是继承Transformer。在使用的过程中我们的一般步骤如下:(1)实例化一个转换器(2)调用fit_transform()            
                
         
            
            
            
            1. 场景描述此种场景下,NUC与PC机通过一根网线进行连接,网线负责PC与NUC进行通信(SSH连接)。同时可以将NUC的图形界面转发到PC(远程桌面或X11窗口转发均可)。方便战队成员在没有显示器的场景下对NUC进行调试。配置示例如下图所示:其中NUC作为被控端,可以为其他任何设备,如NVidia Jetson,树莓派等。本方法仅适用于被控设备可以正常开机,网卡正常驱动情况。2. 硬件准备示例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-05-06 15:19:33
                            
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            1 工程1 ncnn工程编译使用在linux下建立如CMakeLists文件即可编译生成ncnn工程# 最低cm            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-12-17 19:35:14
                            
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