1.顺序查找当数据存储在诸如列表的集合中时，我们说这些数据具有线性或顺序关系。 每个数据元素都存储在相对于其他数据元素的位置。 由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。 这个过程产实现的搜索即为顺序查找。顺序查找原理剖析：从列表中的第一个元素开始，我们按照基本的顺序排序，简单地从一个元素移动到另一个元素，直到找到我们正在寻找的元素或遍历完整个列表。如果我们遍历完整个列表，则说明正在搜索的元
【导读】：装饰器(Decorators)是 Python 的一个重要部分。简单地说：它们是修改其他函数的功能的函数。有助于让我们的代码更简短，也更Pythonic（Python范儿）。很多Pythoner不知道在哪儿使用它们，哪些区域里装饰器可以让代码更简洁。通过本文的学习让你理解并学会装饰器，让你更Pythonic！来一起学习吧。1、装饰器的定义就是给已有函数增加额外功能的函数，它本质上就是一个
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2023-07-21 15:10:03
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事实上，进行视频推理的过程与单张图片的过程及其类似，就是将原本的视频切分为多帧图像后再进行推理即可。这里面涉及到Image
原创
2024-07-23 12:28:10
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可以看出，代码非常简练，通过实验pytorch在封装的backbone，Transformer
原创
2023-03-25 07:45:18
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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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TOCDETR — End-to-End Object Detection with Transformersoutline摘要：我们提出了一种将对象检测视为直接集预测问题的新方法。 我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，例如非最大抑制程序或锚点生成，这些组件明确编码了我们对任务的先验知识。 新框架的主要成分称为DEtection TRANSformer或DETR，是基
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2024-01-21 11:15:26
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MNN官方中文文档：https://www.yuque.com/mnn/cn/aboutgithub源码：https://github.com/alibaba/MNN 本人处于初学阶段，文中有错误希望大佬指正！1 使用MNN库的方法这种方法便于模型转换和量化等操作，但对于模型推理似乎还没实现1.1 准备MNN库python安装pip install -U MNN -i https://mirror
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2024-05-21 10:35:57
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### 知识推理代码Python：深入了解排列组合逻辑
在当今数据驱动的世界中，知识推理是一项至关重要的技术。使用 Python 进行知识推理，尤其是在处理排列组合逻辑方面，可以非常有效。本文将详细介绍如何配置环境、进行集成、详细配置、实战应用、性能优化以及生态扩展。让我们开始吧！
#### 环境准备
首先，我们需要设置合适的环境。在这个部分，我们会涉及 Python 和相关库的安装，以及确
# 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
673阅读
今天，带大家利用RT-DETR（我们可以换成任意一个模型）+Flask来实现一个目标检测平台小案例，其实现效果如下：目标检测案例这个案例很简单，就是让
原创
精选
2024-07-23 12:28:21
527阅读
使用 NCNN 进行图片推理的 Python 代码
在本文中，我们将重点讨论如何使用 NCNN 框架进行图像推理的过程。NCNN 是一个高性能的神经网络计算框架，特别适合在移动设备上进行深度学习推理。接下来，我们将阐述环境准备、步骤指导、配置细节、测试验证、优化技巧以及扩展应用等各个方面。
### 环境准备
#### 软硬件要求
| 软件要求 | 硬件要求
# 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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关于“Python模型推理时间代码”的问题，许多开发者在实施机器学习和深度学习模型时，往往会遇到推理时间过长的问题。这篇博文将记录下我的思考和整理过程，以便在未来的项目中参考和借鉴。
### 协议背景
在深度学习模型的落地过程中，推理时间是一个至关重要的因素，直接影响了应用程序的响应速度和用户体验。以下是该领域的发展时间轴：
```mermaid
timeline
title 模型推理
一、前言作为开发者来讲，对于Python应该都不陌生，似乎从编程语言的热门度和受欢迎程度来看，Python还一直名列前茅。Python语言有很多的优势和特点，这个在各大技术网站上都能够检索到，在此就不一一展开。作为一个刚入门Python的开发者来说，如何快速的了解Python的语法以及如何进行入门体验，这点是最最基础的，今天就借用华为云ModelArts开发平台的notebook工具来进行pyth
课程链接：https://edu.51cto.com/course/30220.htmlTransformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了领先的成果。 DETR(Detection Transformer)是Facebook提出的基于Transformer的端到端目标检测方法。DETR使用CNN+Transformer进行图像目标检测，该方法没有NM
原创
2022-02-21 20:44:10
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异常异常在python中是屡见不鲜了，程序在执行到某一行代码时，发现有问题，比如数组索引越界，变量没有定义啊等等，此时就会抛出异常捕获异常在python，一般都是使用try···except来对异常进行捕获try:
1 / 0
except Exception as e:
print(e) # division by zero
try:
1 / 0
except Exce
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2023-12-18 09:48:19
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一、原理 发展脉络：DETR是FACEBOOK基于transformer做检测开山之作，Deformable DETR加速收敛并对小目标改进，TESTR实现了端到端的文本检测识别，DPText-DETR做了精度更高的文字检测。 原理及代码较为复杂，目前还在研究中并不断完善本博客，建议也参考下他人的解读。DETR 2020 FACEBOOK：原理https://shihan-ma.github.io
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2023-11-08 19:24:07
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目录一、API 测试的基本步骤二、早期的基于 Postman 的 API 测试三、基于 Postman 和 Newman 的 API 测试四、基于代码的 API 测试五、自动生成 API 测试代码六、Response 结果发生变化时的自动识别七、微服务模式下API测试要怎么做？八、微服务架构下的测试挑战九、第二，微服务之间的耦合关系十、基于消费者契约的 API 测试十一、微服务测试的依赖解耦和 M
也是来源于《深度学习入门——基于Python的理论与实现》附加代码，书中只是给了BN的对比结果，展示了BN的效果，没有再赘述实现（可能因为有点复杂），所以这里研究一下BN的代码。之前我曾经使用过TensorFlow的BN，它提供了两三种接口，透明程度和使用方法不相同，有的是透明到你可以自定义参数并传给BN层，然后训练参数，也有只定义一个层，全自动使用的，但是都没有自己纯手写一个python实现更透
# 离散数学推理与Python代码
离散数学是计算机科学的基础之一，涵盖了许多重要的主题，例如逻辑、集和函数、关系、图论等。在这篇文章中，我们将探讨离散数学中推理的基本概念，并通过Python代码示例来加深理解。
## 什么是离散数学推理？
离散数学推理通常涉及对命题的分析和论证。我们使用符号语言来表示逻辑结构，例如命题、命题逻辑、谓词逻辑等。推理的目的是从已知前提中推导出结论。
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原创
2024-10-23 05:17:45
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