一、XML 可扩展标记语言是什么？是一段有规范的字符串，用在哪？用在任何地方 语法：* 结点Node<结点名 属性名="属性值"> 结点内容</结点名>* 结点的开始和结尾配对* 结点内可以有子结点* 结点内可以有文本* 结点名和属性名区分大小写* 结点不能交叉* 结点名和属性名 随便写 术语：结点、属性叶子结点&nb
Mac OS app 用 StoryBoard开发的一点感想。前提最近在学习app的逆向，准备自己搞一个app，然后用逆向工具对其进行恶搞一下。选择纠结在于用Mac app还是 IOS app，纠结了一下，选择了Mac app。
原因：开发体验
搞Mac app不用起模拟器。15年的阉割版的Mac跑起模拟器来那叫一个吵和卡。开发效率
电脑不卡，开发效率就会高一点，主要是心情会好，不然太卡的话，写代
转载
2024-01-30 07:29:30
79阅读
概览 借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中。 所谓已训练模型 (trained model)，指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后，所生成的一组结果。举个例子，通过某个地区的历史房价来训练出一个模型，那么只要指定房间有几卧几卫，就有可能对未来该房间的房价做出预测。Core ML 是领域特定 (domain-specific) 框架和功能的基础所在。C
转载
2023-12-07 23:24:49
215阅读
在WWDC 2017开发者大会上，苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API，这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架。Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。概览借助 Core ML，您可以将已
转载
2023-12-20 17:25:25
254阅读
ZXing(Github地址)是一个开源的条码生成和扫描库（开源协议为Apache2.0)。它不但支持众多的条码格式，而且有各种语言的实现版本，它支持的语言包括：Java, C++, C#, Objective-C, ActionScript和Ruby。 我上周在iOS项目开发中使用了ZXing的扫描二维码功能。在此总结一下如何将ZXing集成到已有的iOS工程中，分享给大家。
集成步骤 首先
有时在代码中会有需要调用私有方法的场景，如不想import太多头文件；想组件设计一些解耦的模块；查看别人模块中未暴露的代码进行分析等。 在 ios 中调用私有方法有很多种方式，主要是通过Runtime去实现。下面自己也测试一下。 新建一个Person类，Person.h中不写代码，Person.m中如下: #import "Person.h"
@implementation Perso
PaddleNLP 在 Windows 上跑模型
在如今的AI时代，PaddleNLP作为一个重要的自然语言处理工具，越来越受到关注。不过，对于Windows用户来说，如何在该平台上运行PaddleNLP模型仍然是一个挑战。本文将通过具体步骤和方法，带你轻松解决“PaddleNLP在Windows上跑模型”的问题。
### 环境准备
首先，我们需要为运行PaddleNLP做好必要的环境准备。
一、介绍CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台，对于提升并行任务的效率非常有帮助。本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染，但是在数据处理方面比较慢，导致帧率一直上不来。于是就尝试把计算工作分解成小的任务，使用核函数在CUDA中加速计算。对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过，这次在实施时趟了不少的坑。在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式。二、基本操作
前几天WWDC上，苹果发布了机器学习框架CoreML 。借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中，根据文档，Core ML是基于Metal和Accelerate开发的，在性能效率上有很高的保证。在 CoreML 中， Apple 定义了一套自己的模型格式，后缀名为： mlmodel，通过 CoreML 框架，以及模型库，可以在 App 层面进行机器学习的功能研发。
转载
2023-11-18 17:23:15
140阅读
# iOS CoreML实现流程
## 1. 简介
在开始介绍iOS CoreML的实现流程之前，先来了解一下CoreML是什么。CoreML是苹果公司在iOS 11中引入的一个机器学习框架，它允许开发者将训练好的机器学习模型集成到iOS应用中，并利用这些模型来完成各种任务，如图像识别、自然语言处理等。
## 2. 实现流程
接下来，我们将按照以下步骤来实现iOS CoreML：
| 步骤
原创
2024-01-19 07:14:45
441阅读
BERT六大瘦身大法网络剪枝：包括从模型中删除一部分不太重要的权重从而产生稀疏的权重矩阵，或者直接去掉与注意力头相对应的整个矩阵等方法来实现模型的剪枝，还有一些模型通过正则化方法实现剪枝。 低秩分解：即将原来大的权重矩阵分解多个低秩的小矩阵从而减少了运算量。这种方法既可以用于标记嵌入以节省磁盘内存，也可以用到前馈层或自注意力层的参数矩阵中以加快模型训练速度。 知识蒸馏：通过引入
本文介绍如何用 Relay 部署 CoreML 模型。
原创
2023-06-26 17:19:17
1660阅读
一、TensorFlow常规模型加载方法 保存模型tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法参数名称功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_sequentially是否按顺序恢复变
转载
2024-03-27 13:34:25
105阅读
一.Assimp现在我们来导入模型吧。1. 模型加载库一个非常流行的模型导入库是Assimp，Assimp能够导入很多种不同的模型文件格式（并也能够导出部分的格式），它会将所有的模型数据加载至Assimp的通用数据结构中。 当Assimp加载完模型之后，我们就能够从Assimp的数据结构中提取我们所需的所有数据了。由于Assimp的数据结构保持不变，不论导入的是什么种类的文件格式，它都能够将我们从
转载
2024-02-14 14:58:47
305阅读
官方文档：https://developer.apple.com/documentation/coremlCore ML 将机器学习模型集成到应用程序中。Overview 使用 Core ML，您可以将经过训练的机器学习模型集成到应用程序中。 一个训练模型(trained model)是将机器学习算法应用于一组训练数据的结果。该模型基于新的输入数据进行预测。例如，一个被训练在一个地区的历史房屋
转载
2024-07-14 08:08:16
62阅读
转自 3D图形处理库 OpenSWR
OpenSWR —— 用于OpenGL的高性能，高度可扩展的软件光栅化渲染器 OpenSWR的目的是提供一个高性能，高度可扩展的OpenGL兼容软件光栅化渲染器，允许使用未经修改的可视化软件。 ...
ECharts-X
ECharts-X是 ECharts 团队推出的全新 3
# 在GPU上跑深度学习模型的方案
随着深度学习技术的广泛应用，利用GPU加速计算已成为实践中不可或缺的一部分。本文将介绍如何在GPU上运行深度学习模型，并通过一个具体问题进行说明，以确保读者能够掌握基本步骤。
## 问题背景
假设我们希望通过卷积神经网络（CNN）来进行图像分类任务。我们将使用Keras和Tensorflow深度学习框架，借助GPU加速模型的训练与推理。
## 环境准备
@[二汪] PaddleOCR安装并使用GPU训练自己的数据PaddleOCR + windows10 安装并使用GPU训练自己的数据1.安装Anconda安装参考链接：2.安装paddlepaddle打开百度飞桨官网点击查看全部安装步骤进行环境安装。Anconda安装好后，打开Anconda Prompt2.1新建虚拟环境：环境名称：paddle_envPython版本：3.8新建环境之前，在A
转载
2023-11-17 14:40:24
219阅读
iOS MachineLearning 系列（20）—
原创
精选
2023-06-04 22:49:56
10000+阅读
一、概述： 当程序在运行的过程中异常终止或崩溃，操作系统会将程序当时的内存状态记录下来，保存在一个文件中，这种行为就叫做core dump。我们可以认为 core dump 是“内存快照”，但实际上，除了内存信息之外，还有些关键的程序运行状态也会同时 dump 下来，例如寄存器信息（包括程序指针、栈指针等）、内存管理信息、其他处理器和操作系统状
转载
2024-09-05 13:55:18
111阅读
