类型：系统工具 版本：v2.2.1 大小：10.3M 更新：2019/3/5 语言：简体 等级： 平台：安卓, 3.0以上 下载地址：now正念冥想 v2.2.1（1）now正念冥想 v2.2.1（2）now正念冥想 v2.2.1（3） now正念冥想app是一款可快速放空思想、放松身体的冥想应用。now正念冥想app结合国外权威冥想理论，旨在帮助用户们管理情绪，缓解压力，提升睡眠质量和工作学习
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2024-08-01 18:05:15
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# MNN Android部署
在移动端应用开发中，深度学习模型的部署是一个重要的环节。MNN（Mobile Neural Network）是一个轻量级、高性能的深度学习推断框架，适用于移动端和嵌入式设备。本文将介绍如何在Android平台上部署MNN，并展示一个简单的示例代码。
## MNN简介
MNN是由阿里巴巴团队开发的深度学习推断框架，支持多种模型格式（如TensorFlow、Caf
原创
2024-06-16 04:01:53
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2、创建私有应用第三方应用的开发者可根据获取到的应用程序id（client_id）及client_secret，以此发起OAuth 2.0 授权获得指定推广帐号的操作权限.3、授权认证Token是在Marketing API操作指定账号的身份凭证，当您需要操作特定广告账号时，您需要使用该广告账号对您的开发者应用进行授权，以获取access_token和refresh_tokenaccess_tok
阿里MNN推理框架实践[C++版本]，涵盖两个目标检测实践示例。
原创
精选
2023-05-14 00:28:12
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文章目录安装步骤及问题1、配置好JDK系统环境变量2、下载正确的Tomcat版本3、添加环境变量4、测试、修改端口5、解决乱码问题6、其他问题简单使用Tomcat1、开启和关闭Tomcat2、访问一些自定义页面，修改默认访问路径3、使用IP访问(手机和电脑)4、好的教程 安装步骤及问题1、配置好JDK系统环境变量jdk的环境变量注意：是JAVA_HOME，或者JRE_HOME。 不要写JAVAH
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2024-09-24 20:57:44
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总结出Ubuntu 9.04下编译Android源码的过程，便于大家参考； 一.PC工作环境准备 首先安装一些必须的工具包：(已安装工具包进行升级，未安装的进行下载安装) apt-get install flex bison gperf libsdl-dev libesd0-dev
apt-get install libwxgtk2.8-dev build-essentia
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2023-09-26 19:58:29
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# 在Android上使用MNN进行模型推理
随着人工智能和深度学习技术的快速发展，移动设备变得越来越智能，特别是在图像识别、自然语言处理等领域。MNN（Mobile Neural Network）作为一款轻量级的神经网络推理引擎，特别适用于在Android环境下进行深度学习模型的推理。本篇文章将指导你如何在Android应用中使用MNN，并解决实际问题。
## MNN简介
MNN 是一个由
Cocos2d-x移植到Android平台编译的两个文件Android.mk和Application.mk2014年6月11日 本篇博客主要讲NDK编译Android项目的两个文件Android.mk和Application.mk，笔者在使用NDK编译Cocos2d-x生成的Android项目的时候遇到配置编译环境的问题，网上虽然有些配置教程，但并未把一些原理性的东西描述清楚，虽然有时候可以把编译
封装太多，没有ncnn简洁，二次修改难度太大。源码看的难受。
原创
2021-09-07 11:40:40
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# MNN编译Android X86：一站式深度学习推理框架
随着移动设备性能的不断提高，深度学习的应用逐渐向移动平台渗透。MNN（Mobile Neural Network）是阿里巴巴开源的一款轻量级深度学习推理框架，旨在为移动端提供高效的神经网络推理。本文将探讨如何在Android x86平台上编译和运行MNN，并通过代码示例加以说明。
## 环境准备
在开始编译MNN之前，确保您的开发
编译系统的方法有很多种,使用Docker 或者是使用jenkins编译,方法千万种.网上有很多的方法,这里就不再说了篇文章主要是针对本地编译.最近学习了脚本,也尝试写了一个Android系统编译的脚本,重点分析一下脚本,算是对之前学习脚本的一个小小的总结.1.一套Android源码2.Ubuntu环境 以及JDK环境正常本地编译步骤1.source build/envsetup.sh
2.lun
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2023-09-26 13:20:10
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2021-09-07 11:40:24
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则 creator->onCreate(info) 实际调用的是 VulkanRuntimeCreator::onCreate 函数。，则 creator->onCreate(info) 实际调用的是 CPU
原创
2024-04-12 11:21:12
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MNN 是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴
原创
精选
2024-04-12 11:23:09
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在本博文中，我们将详细探讨如何在 iOS 项目中使用 MNN（Mobile Neural Network）库。MNN 是一个高效的深度学习推理框架，适用于移动设备和边缘计算。以下是我们在实现过程中总结的步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及安全加固。
### 环境配置
首先，我们需要确保开发环境的正确配置。以下是所需的依赖和配置步骤：
#### 依赖版本表格
| 依
简述在交通实景图中检测出交通标志，并将区域裁剪，为后续的识别做准备。颜色过滤加载图像import cv2
import numpy as np
#加载原图
img=cv2.imread('walks.jpg')
print('img:',type(img),img.shape,img.dtype)
cv2.imshow('img',img)转换为HSV通道hsv=cv2.cvtColor(img
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2024-10-11 12:59:59
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# PyTorch 模型转换为 MNN 的完全指南
随着深度学习的快速发展，更多的框架应运而生，各具特色。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个由阿里巴巴推出的跨平台深度学习推理引擎。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型，并提供详细的代码示例以及流程图和序列图，帮助读者更好地理解。
## 为什么选择MNN？
MNN是一个高性能的深度学习推理引擎，支持多种平台
原创
2024-09-27 06:22:09
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# PyTorch转MNN的实现流程
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个高效的神经网络推理引擎。将PyTorch模型转换为MNN模型可以在移动设备上进行快速推理。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型的具体步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是将PyTorch模型转换为MNN模型的整体流程：
```mermaid
flowchar
原创
2024-01-21 10:41:06
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cd project/android
mkdir build_64 && cd build_64
../build_64.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=t
看了《python神经网络编程》，跟着书上敲了一下mnist手写数字的代码，对神经网络有了初步的了解。此项目为三层神经网络识别，激活函数采用sigmoid函数，数据集为mnist手写数字集，训练集包括60000个样本，测试集10000个样本。第一部分,创建神将网络模型import numpy
import matplotlib.pyplot
#%matplotlib inline用在Jupyter
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2024-07-11 06:12:58
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