相信很多同仁都和小编一样，在工厂干活做电气维护，电气仪表不分家。没办法，老板为了节约成本，很多公司是不配备专门的仪表工的。按理说，仪表工和电工是二个不同的工种，但是老板不理会这个啊。啊，李工，这个仪表是带电的，就是你电工的工作范畴。这篇文章就给大家用动画的方式解析14种流量计的工作原理，希望对你有所帮助。流量计(Flowmeter)是工业生产的眼睛，与国民经济、国防建设、科学研究有着密切的关系，在
因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
这篇文章主要介绍了tensorflow模型转ncnn的操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字.第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make.第三步是修改ncnn的CMakeList, 具体修改的位置有:ncnn/CMakeList.t
rknn如何转换模型对于不同的芯片，需要不同的工具：RKNN-Toolkit1 v1.7.1 (for RK3399pro/RK1808/RV1126/RV1109)
RKNN-Toolkit2 v1.3 (for RK356x/RK3588/RV1106)
1 模型转换特别说明：以下内容参考来自rknn官网文档 Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.3.0.pdf。如有侵权告知删除。完整代码放在github上。1.1 工具链(RKNN-Toolkit2) RKNN 工具链提供了两种按照方式，一种是“通过 pip install 安装”和“通过 Docker 镜像安装”，建议“通过 Docker 镜像安装”。具
目录1、一切从Self-attention开始1.1 处理Sequence数据的模型1.2 Self-attention1.3 Multi-head Self-attention1.4 Positional Encoding2、Transformer讲解2.1 原理分析2.1.1 Encoder2.1.2 DecoderMasked Self-Attention Transformer 是 G
关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
在RL里面重要且比较容易被忽视的一环是ENv，为什么重要，因为env是对实际情况的理解，尤其是输入特征和reward的定义直接影响最终的结果。而网上的很多关于RL的知识点，都主要在涉及agent上，所以对这个基础的东西是忽略掉了的。迷宫游戏游戏规则：探索者从红色的初始位置以最少的step到达天堂 Env提供的数据Initial：在红色位置为初始化位置States: 当前位置【observ
1.首先是版本问题 由于硬件为RK1808，本次采用rknn-toolkit 1.7.1进行模型转换和验证。 将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。 ① 目前硬件环境RK仅能解析yolov5 5.*版本的模型，对于yolov5更新后的6.0版本，硬件并不支持。 因为yolov5 5.*模型输出形式为三组数据，而yolov5 6.*输出为一组数据。（
模型转换Rockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。用户通过提供的 python 接口可以便捷地完成以下功能：1）模型转换：支持 Caffe、Tensorflow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet 模型，支持RKNN 模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用。2）模型推理：能够在 PC 上模拟运行模型并获取推理结果，也可以在指定硬
目录前言使用情景如何来范式建模使用的效果小结 前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西，接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型，主要分几块吧，一个是范式建模，然后是维度建模（分几篇总结），最后是因地制宜，按照自己的平台来考虑如何综合的考虑Inmon和Kimball数据仓库的理论的应用。Inmon最
昨天晚上做了个梦，梦到被老师臭骂了一顿，可以说当时把我直接吓醒了，醒过来后，惊叹一声，还好是个梦。在上个笔记中学习了逻辑回归的运用，这节课再来看一看对模型评估的方法。 文章目录目录文章目录一、ROC曲线1.1 ROC曲线介绍1.2 ROC 混淆矩阵python代码实现1.3 用ROC曲线评估客户流失预警
文章目录传统RNN模型示意图结构解释图内部结构过程演示计算公式举例推导传统RNN的优势传统RNN的缺点什么是梯度消失或爆炸梯度消失或爆炸的危害 传统RNN模型示意图结构解释图最后一层的隐藏层是保留了前面n-1层全部的状态输入为concat合并，列拼接，dim=1import torch
import numpy as np
np.random.seed(1)
xt = torch.Tensor
3.1 量化精度分析流程 计算不同情况下，同一层网络输入值的余弦距离，来近似的查看每一层精度损失的情况。具体量化精度分析的流程如下：3.2 量化精度分析accuracy_analysis接口 量化精度分析调用accuracy_analysis接口，推理并产生快照,也就是dump出每一层的tensor数据。会dump出包括fp32和quant两种数据类型的快照，用于计算量化误差。注:该接口只能在 b
文章目录1 RKNN介绍1.1 简介1.2 RKNN-Toolkit1.3 环境依赖2 NPU开发简介2.1 NPU特性2.2 开发流程2.3 NPU驱动说明3 RKNN SDK4 Rock-X SDK 快捷AI组件库 1 RKNN介绍1.1 简介 Rockchip板载AI芯片，内置高能效NPU，拥有强劲算力，支持多种AI框架和AI应用开发SDK，易于开发，拥有面向AI应用的丰富接口，便于扩
1.实验内容1.1安全模型PDR模型：是一种基于时间的动态安全模型，并提出安全性可量化和可计算的观点。P2DR模型：网络安全=安全策略（Policy）+防护策略（Protection）+实时检测（Detection）+实时响应（Response），其中安全策略是核心。1.2网络安全防范技术与系统防火墙简介防火墙具有很好的保护作用。入侵者必须首先穿越防火墙的安全防线，才能接触目标计算机。你可以将防火
# 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。
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# Pytorch模型转化RKNN代码的科普介绍
在深度学习的应用中，模型的部署尤为重要。为了在边缘设备上高效运行，常常需要将深度学习框架如Pytorch训练的模型转换为适合特定硬件的平台。RKNN（Rockchip NPU）正是这样一种解决方案，它可以将PyTorch等框架下训练的模型转换为适用于Rockchip硬件的格式。本文将为大家介绍如何进行这种模型转化，并提供相应的代码示例。
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文章目录KNN的原理参考文章这里我主要列出kd树上的knn算法1、KNN的优缺点和使用范围2、简单的代码实现（计算所有样本跟该样本的距离，没有用kd树实现）3、实例：使用KNN进行电影分类4、使用kd树实现KNN查看下面链接5、总结 本篇介绍的机器学习算法：K-近邻算法，它非常有效而且易于掌握 在阅读本文前，希望先阅读一下两篇参考文章。 KNN的原理参考文章1、KNN的原理： https:/
一 Value-BasedQ-LearningQ-Learning是RL算法中Value-Based的算法，Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的s状态下(s∈S)，采取 动作a (a∈A)能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward。所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。 下面是Q-
