1. Profileoverview（本节内容引自 Intel NCS2计算棒以及OpenVINO尝鲜） 计算棒需要配合Intel出的OpenVINO推理框架，使用时首先需要将模型文件转换为OpenVINO的模型。OpenVINO目前支持Caffe、TensorFlow、MXNet等主流的深度学习框架。模型可以直接通过OpenVINO的转换工具进行转换。转换时需要输入网络输入节点的名称以及输入图片
上面这篇文章只是简单的过了安装流程， https 目录1 opencv文件夹1.1 bin文件夹1.2 小的文件不是不重要，帮助你掌握工程1.3 opencv下的setupvars.bat2 从bin/setupvars.bat开始2.1 设置全局环境变量2.2 有条件设置后重启电脑3 继续看deployment_tools文件夹3.1 编译demos(human_pose_estimation_
上面这篇文章只是简单的过了安装流程， https 目录1 opencv文件夹1.1 bin文件夹1.2 小的文件不是不重要，帮助你掌握工程1.3 opencv下的setupvars.bat2 从bin/setupvars.bat开始2.1 设置全局环境变量2.2 有条件设置后重启电脑3 继续看deployment_tools文件夹3.1 编译demos(human_pose_estimation_
作者：可观测伴随着分布式应用、Serverless 应用被越来越多开发者及企业所接受，但其背后所隐藏的运维问题也逐渐凸显出来--微服务架构中请求链路过长从而导致问题定位时间长，运维想要日常监控也非常困难。以一个具体问题举例，在分布式应用中完成一个单一用户请求可能会需要多个不同的微服务处理，这其中任何一个服务失败或性能拉垮，都会对用户请求响应造成极大影响。随着业务不断扩张，这个调用链也越来越复杂。仅
最近做的GPU方面的工作比较多，再回过头来学习一下openvino 2020r3. 在OpenVINO的实际应用中，有相当一部分架构走的是纯GPU的处理流程，即视频解码，预处理，推理，后处理以及视频编码都交由GPU来完成。优化这类应用的要点就是所有的数据都放在显存里传递，不要把流水线里的中间结果在CPU的内存和GPU显存之间搬来搬去。其实道理很简单，现在的摄像头硬件成本越来越低，技术又越
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2024-07-08 15:35:26
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基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型1. RT-DETR2. OpenVINO3. 环境配置3.1 模型下载环境3.2 模型部署环境4. 模型下载与转换4.1 PaddlePaddle模型下载4.2 IR模型转换5. Python代码实现5.1 模型推理流程实现6. 预测结果展示7. 总结 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR
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2024-07-13 15:13:57
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执行 OpenVINO Demos在 open_model_zoo 文件夹下，OpenVINO 给我们提供了许多 Demo ，今天我们就来学习怎么让这些 Demo 运行起来。1. 编译 build_demos_msvc.bat 文件打开 cmd ，进入以下目录：C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine
一、公钥加密 假设一下，我找了两个数字，一个是1，一个是2。我喜欢2这个数字，就保留起来，不告诉你们(私钥），然后我告诉大家，1是我的公钥。我有一个文件，不能让别人看，我就用1加密了。别人找到了这个文件，但是他不知道2就是解密的私钥啊，所以他解不开，只有我可以用数字2，就是我的私钥，来解密。这样我就可以保护数据了。我的好朋友x用我的公钥1加密了字符a，加密后成了b，放在网上。别人偷到了这
OpenVINO号称支持CPU INT8的推理已经好久了 Introducing int8 quantization for fast CPU inference using OpenVINO 号称在mobilenet-ssd上 i7-8700能有1.36X的性能提升。但是前几个版本的calibration tool的变化实在太大了，从native C++变成python to
一、AMD - OpenVINO环境配置1. 环境硬件环境软件环境Ryzen 5800XVisual Studio 2022Win 10Python 3.7.13 + Cmake 3.24.0 + Anaconda依赖环境配置Visual Studio 为 2022版本CMake安装官网下载最新版本CMake，建议选择msi安装，比较省事。官网下载速度巨慢，建议去镜像 2. 离线下载OpenVIN
openvino是intel公司开发的一款将多种深度学习模型部署于cpu，gpu，fpga等多种平台的软件。它支持tensorflow caffe mxnet等模型的转换，将这些模型的权重与网络结构转换成 .xml 与 .bin文件，它好比计算机语言编译器可以将多种语言编译成二进制代码。避免了开发人员为了同一个业务需求，在不同平台多次开发，多次部署，使用openvino，只需一次开发，就可以将模型
OpenVINO™工具包可快速部署模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该工具包基于卷积神经 网络(CNN)，可在英特尔®硬件上扩展计算机视觉(CV)工作负载，从而最大限度地提高性能。OpenVINO™工具包括深度学习部署工具(DLDT)。OpenVINO简介OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署视觉应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。我们有了各种开源
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2024-09-03 20:45:36
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玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。本文是MongoDB系列的第十四篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文：mapReduce
去哪儿支付系统自2011年搭建以来，在五年的时间里逐渐从一个高耦合的单一系统发展为众多子系统组成的高并发、高可用、支持多种交易支付业务的分布式系统。业务从最初的非代收到现在多种非代收、代收场景的支持，B2B业务的从无到有，支付方式从单一网银支付到现在银行卡、拿去花、代金券、红包、立减、积分、趣游宝等多种的组合，订单从单笔支付到多个订单同时支付和多次付款。下面对整体的演变过程进行简单的介绍。1. 支
开发人员通过使用OpenVINO工具包开发多平台计算机视觉解决方案，可以在云中构建和训练AI模型 - 在TensorFlow，MXNet和Caffe等流行框架上 - 并将它们部署到广泛的产品中。该工具包基于卷积神经网络（CNN），包括一个函数库和预优化内核，可在边缘实现基于CNN的深度学习推理，并优化对OpenCV和OpenVX的调用。它还支持跨计算机视觉
一.OpenVINO的由来通常，由于边缘端的算力和存储比较有限，我们在做模型训练的时候会在云端进行训练。训练完成后我们要在边缘端部署模型，这个时候需要对模型做一些压缩，比如对模型进行剪枝，以及模型量化之类。那么如何确保模型压缩前后的精度不会损失太多，这是我们面临的一个挑战。另外，在云端开发训练模型，在边缘端部署的过程中也会碰到各种各样的问题，比如同样的模型，部署到不同的边缘端，会面临不同软硬件平台
0. 安装# 启动时选择第二项boot（non-free),Manjaro自带的驱动精灵会帮你安装好所需驱动，笔记本双显卡则会帮你安装bumblebee
driver boot（non-free)如果是WIndows+Manjaro双系统安装，步骤可以参考：
1.系统信息#查看系统信息inxi -Fx
2.网络设置#查看网络状态ping 8.8.8.8---
openVino是intel 提供的人工识别的工具包。intel还提供的神经计算棒。当然这个我也要用到的。不过这个我打算在下一篇文档写道。这篇文章仅仅说windows系统下如何将tensorflow转换成intel可以识别的程序。以下官网连接。https://software.intel.com/en-us/neural-compute-stick/get-started （ubuntu系统）ht
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2024-09-05 16:21:57
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title: 深度学习环境配置（pytorch) date: 2023-04-22 11:26:28 目录深度学习显卡与CUDA安装Anaconda创建虚拟环境GPU与CUDA准备工作安装pytorch验证pytorch是否安装成功安装PyCharm并进行配置给下载的项目设置合适的虚拟环境 深度学习显卡与CUDACPU(Central Processing Unit) vs GPU(Graohic
1.利用setpriority调整“进程”优先级，测试优先级对进程的影响（注：是进程而不是线程）定义函数 int setpriority(int which,int who, int prio);参数1 ： PRIO_PROCESS who为进程识别码 PRIO_PGRP who 为进程的组识别码 PRIO_USER who为用户识别码参数2 ：参数3 ：prio介于-20至20之间。代表进程执行
