绘图工具直线L画图用得最多的工具，用法也很简单，由于直线等命令使用频率最高但键位操作却很不方便，所以我们有必要更改它。构造线XL无限延伸的直线，在标注等绘图时起辅助作用，虽然可以打印出来，但不作为作图主体使用。多段线PL用处很大，填充时用此工具先创建边界可以避免机器分析填充区域的时间。用它计算面积和周长也很好用。还可以用它画箭头和粗线。正多边形POL画图时很少用到它。属性是闭合的，可以设
角度在excel中如何输入并使其能计算
excel角度输入正常情况下是不能在一个单元格内输入度分秒，即使你输入成123°45′67.89″的格式，但是excel是不认识这种格式，不会进行计算的。excel计算都是用弧度的。 本文将会用两种方法在excel输入角度，然后让其转化为弧度，这样就可以进行后续的角度计算了。第一种取整法 excel中角
最近忙于爬坑搭建自己的公网流媒体服务器，RKNN的使用教程写的不太及时，在此对各位朋友说声抱歉。我将继续努力将本人使用RKNN工具进行算法移植、开发的教程分享给大家。 文章目录1.可视化工具的启动2.可视化工具功能介绍3.本人遇到的问题汇总 1.可视化工具的启动RKNN ToolKit有两种使用工具，一种是通过Python工具进行模型转换及量化，另一种通过可视化工具手动选择进行模型转换及量化
目录一、基本概念二、逻辑表达三、物理存储3.1 NCHW3.2 NHWC四、RGB图像数据举例五、不同框架支持 流行的深度学习框架中有不同的数据格式，典型的有NCHW和NHWC格式。本文从逻辑表达和物理存储角度用图的方式来理解这两种数据格式，最后以RGB图像为例来加深NHWC和NCHW数据存储
一、基本概念 RNN针对的数据是时序数据。RNN它解决了前馈神经网络，无法体现数据时序关系的缺点。在RNN网络中，不仅同一个隐含层的节点可以相互连接，同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出。 RNN中主要有以下几个参数： （1）Xt表示第t隐含层的输入层的输入, St表示第t隐含层的隐含状态，Yt表示第t隐含层的输出 （2）U表示Xt的参数，W
RNN介绍 在读本文之前，读者应该对全连接神经网络（Fully Connected Neural Network， FCNN）和卷积神经网络（ Convolutional Neural Network， CNN）有一定的了解。对于FCNN和CNN来说，他们能解决很多实际问题，但是它们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 。而在现实生活中，我们输入的向量往往存在着
4.6 RNN与RNN的变种结构这一节，笔者将给大家介绍深度学习的RNN循环神经网络（Recurrent Neural Networks）与RNN结构变种LSTM长短期记忆网络（Long-Short Term Memory Networks）和GRU门控循环单元（Gated Recurrent Neural Network）。4.6.1 RNN与全连接神经网络的区别同样地，我们首先来对比简单的全连
二级菜单，是把二级菜单项都放在一个动态面板中，然后，点击一级菜单时显示这个动态面板，并带有向下推动元件的效果。三级菜单呢？在二级菜单所在的动态面板中再放入动态面板？大家可以自己尝试，这个思路实现不了。因为，这样的三级菜单展开时没有办法推动下方其它一级菜单和二级菜单的内容。这特么就尴尬了！是什么原因造成的呢？动态面板会把它里面的内容和外部的内容隔开。打个比方，就好比拍电影里的错位。看起来是真的，实际
本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN和RNN中batch_size的默认位置是不同的。CNN中：batch_size的位置是position 0.RNN中：batch_size的位置是position 1.1. 在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用 torch.nn.RNNCell()。它只接受序列中的单步输入，必须显式的传入隐藏状态。torch
作者：丁点helper 回忆一下上一讲用到的例子：输入数据的代码在上一讲详细讲解过，这里总结如下： age <- c(25, 34, 59, 60, 20)
#患者年龄type <- c(1, 2, 2, 2, 1)
#糖尿病类型status <- c("poor", "improved", "excellent", "poor", "excelle
文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1 创建虚拟环境2.2 依赖库安装2.3 其他库安装3、虚拟端环境配置3.1 安装Ubuntu系统3.2 下载并安装anaconda3.3 创建py36虚拟环境4、虚拟端安装RKNN-Toolkit4.1 下载RKNN-Toolkit4.2 安装RKNN-Toolkit4.3 验证环境是否正确 前言 RKNN支持许多框架训练的模型，但由于本人目前
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
动态控件是指在需要时由Create()创建的控件，这与预先在对话框中放置的控件是不同的。一、创建动态控件：为了对照，我们先来看一下静态控件的创建。 放置静态控件时必须先建立一个容器，一般是对话框，这时我们在对话框编辑窗口中，从工具窗口中拖出所需控件放在对话框中即可，再适当修改控件ID，设置控件属性，一个静态控件就创建好了，当对话框被显示时，其上的控件也会显示。 静态控件不需要调用Create()函
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2023-09-15 23:22:15
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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
# 从入门到精通：如何实现"from rknn.api import rknn"
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"from rknn.api import rknn"这个操作。在这篇文章中，我将逐步展示整个流程，并为每一个步骤提供详细的代码示例和解释。
## 整个流程
在介绍每一个步骤之前，我们先来看看实现"from rknn.api import rknn"的整个流程。以下
系统变量名：DYNINPUT禁用动态输入（C++代码）: 1
原创
2022-07-21 17:21:29
98阅读
RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估 文章目录RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估一、基本知识二、环境部署2.1环境准备2.2安装RKNN-Toolkit（以Python3.6为例）2.3注意事项：三、Tensorflow模型转换、推理及评估3.1在PC上仿真运行3.2在RV11
目录效果：1、立体矫正不改变图像尺寸 2、视差图尺寸与原图尺寸一致3、视差图、深度信息图 4、几个重要的函数createTracker()5、代码main.cpputils.cpp效果：1、立体矫正不改变图像尺寸左右相机图像立体矫正后，图像尺寸为变化，但是图像像素的位置会发生变化，如双目标定输出信息图： 2、视差图尺寸与原图尺寸一致运用SGBM算法得到的视差图，其尺寸
最近在利用SSD检测物体时，由于实际项目要求，需要对模型进行轻量化，所以考虑利用轻量网络替换原本的骨架VGG16，查找一些资料后最终采用了google开源的mobileNetV2。这里对学习mobileNet系列的过程做一些总结。mobileNetV1是由google在2017年发布的一个轻量级深度神经网络，其主要特点是采用深度可分离卷积替换了
splunk与日志分析splunk的使用splunk配置日志字段提取日志分析场景已知ip，查看行为 splunk的使用在安全服务的多种场景下，我们都离不开日志分析这项工作，特别是在应急与溯源的过程中，日志分析成为快速定位问题的重要方式。轻量级的日志分析我们通常使用文本编辑器或者excel等具备简单筛选功能的工具进行查看，但是对于大量级的日志分析，在很多场景下这些工具不再适用，下面我将介绍splu
