Ninja 是 Chrome 项目的构建工具，用来替换经典工具 make，目前这个开源工具已经被很多其它项目采用。据项目作者描述，创建这个新的构建工具，主要是为了提升大型项目的编译速度。由于 Ninja 的设计目标之一是“必须易于嵌入大型构建系统”，所以，像写 Makfile 那样手写规则文件，并不是它的目标； Ninja 的项目作者说，Ninja 构建文件使用的语言“简单到了不便于人类书写”的程
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2024-03-18 16:50:27
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代码链接：本代码可以在模拟器下进行跑。环境：windows10Android studio 3.6Sdk：android10 api 29Ndk：r15cNcnn：20200226Linux下的代码测试：cd mtcnn_linux/build
cmake ..
make
./mtcnn如果可以跑通，输出正确结果，证明mtcnn代码的准确性。实际操作的时候，首先基于linux把c++代码调试通，方
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2024-02-24 14:12:03
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主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
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2024-08-22 11:43:47
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1、下载和编译ncnngit clone https://github.com/Tencent/ncnn
cd ncnn
mkdir build && cd build
cmake .. #编译目录下的CMakeLists.txt
打开根目录下的CMakeLists.txt文件，定位到最后六行，修改如下： add_subdirectory(examples)
# add_
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2023-07-10 22:12:35
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0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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2024-03-19 20:28:41
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下面从几个方面介绍下自己的采坑之路：NCNN自带模型的benchmarkNCNN交叉编译到rk3288(armv7架构)和rk3399(armv8架构）的方法NCNN转换其他模型并加入benchmark中NCNN自带模型的benchmark1. 下载NCNNNCNN这类开源引擎都可以从github上下载下来，下载下来的整个文件夹就像一个完整的软件或者生态系统一样，之后的所有操作都会在这个文件夹里完
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2024-05-10 00:34:38
229阅读
github https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前
原创
2022-08-06 00:04:32
1128阅读
本教程详细记录了在 win10 环境中使用 qmake 构建 ncnn vs 工程的方法。
原创
2022-04-19 17:15:41
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ncnn git：https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多
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2024-06-05 07:16:22
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0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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2024-07-02 07:27:54
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列表界面 取值工具类package nc.ui.pubapp.util;
import nc.ui.pub.bill.BillItem;
import nc.ui.pub.bill.BillListPanel;
import nc.ui.pub.bill.BillModel;
import nc.ui.pub.bill.IBillItem;
import nc.vo.pub.lang.UFBoo
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2024-10-22 14:24:27
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编译版本，默认配置，android-ndk-r21d，cctools-port 895 + ld64-274.2 + ios 10.2 sdk libc++ncnn-android-lib 是 android 的静态库(armeabi-v7a + arm64-v8a + x86 + x86_64)ncnn-android-vulkan-lib 是 android 的静态库(armeabi-v7a
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2024-06-17 20:55:49
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源码结构benchmark：一些常见模型的模型文件，如mobilenet，resnet，vgg等。 cmake：有关链接openmp和valkan的cmake文件，这两个都是并行计算加速用的 docs：文档，包括开发指南，构建指南等等 examples：使用ncnn的示例，包括几个常用模型的cpp调用示例，及其cmakelist文件 images：此目录无关紧要，是页面上的图片 src：ncnn源
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2024-04-05 10:21:17
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综述最近在研究ocr模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于工作中用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题，所以特意在此做一个记录，本文主要讲一下模型部署的问题，关于模型转换的讲解详见我的另一篇文章：安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型转换说到模型部署，顾名思义，就是通过部署框架编写相关代码使模型
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2024-03-13 10:38:05
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目录一、下载yolov5源码和模型二、导出onnx模型三、配置ncnn并生成param和binncnn环境搭建:记住生成的param和bin的名字编辑param文件设置动态尺寸推理记住permute三个值然后用ncnn的ncnnoptimize工具优化一下param和bin：四、调整yolov5.cpp源码并重新编译ncnn得到最新的yolov5执行程序第一个改动(上边说到的第一个对应起来)：&n
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2024-07-01 16:36:45
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错误描述基于c++使用ncnn封装了深度学习模型，并将c++项目打包成为了一个so库给Android调用，在打包成为so库之前，在Windows系统以及Ubuntu系统利用电脑的camera测试过都能正常运行没有任何异常，打包成so库之后给Android的开发人员调用时，直接报了一个null pointer dereference错误，并且APP直接奔溃错误定位对于打包的so库不好定位错误的位置，
2021 年 6 月 2 日晚上，华为召开了 HarmonyOS 2 及华为全场景新品发布会，在发布会上，华为正式推出了 HarmonyOS 2(鸿蒙)操作系统并且推出了一系列的设备，打造了万物互联的生态体验。在发布会开始，华为消费者业务总裁余承东介绍了华为的一系列战略，并表示华为消费者业务的口号就是把不可能变为可能，创造更多的可能。在介绍中，余承东表示未来 10 年，华为的消费者业务会围绕着全场
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2024-10-16 09:15:00
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文章目录0. 前言1. ONNX1.1. 基本情况1.2. 部署工具概述1.3. ONNX文档阅读1.4. 其他小工具2. ONNX Runtime2.1. 基本情况2.2. 各种后端2.3. Python API 的基本使用 0. 前言最近要做一些模型推理优化的工作，所以要稍微多学习一点。ONNX其实一直都知道，统一的模型格式，使得模型在各个框架、平台间迁移更方便。
1.1. 基本情况ONN
ncnn是腾讯优图最近开源的适合移动端的深度学习框架。mobileNet是谷歌在2017年4月份发表的论文MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications中提出的网络。由于引入了depthwise convolution，mobileNet的模型非常小，1000类的分类模型只有16.
我想大家对我印象不是很深，但是我在经典已经有两三年了，我真的很喜欢这里，知道经典的人最常挂在嘴边的一句话就是︰“经典论坛是牛人呆的地方”。我是一个爱好网页设计的人，但我却从来不与商业打交道，原因很简单，兴趣有时候单纯让它只是兴趣会比较好。在经典呆的时间虽然不是很长，但是我跟大家一样，从经典学到很多东西，一想到这里，总觉得欠经典一份情，因为学到了很多东西，但是没有任何贡献。发这篇并不是想引起大家的注
