nc的使用方法 netcat被誉为网络安全界的‘瑞士军刀’，相信没有什么人不认识它吧...... 一个简单而有用的工具，透过使用TCP或UDP协议的网络连接去读写数据。它被设计成一个稳定的后门工具，能够直接由其它程序和脚本轻松驱动。同时，它也是一个功能强大的网络调试和探测工具，能够建立你需要的几乎所有类型的网络连接，还有几个很有意思的内置功能(详情请看下面的使用方法)。 在中国，它的
ncnn编译依赖OpenCV和protobuf一、安装OnenCV下载Releases · opencv/opencv · GitHub以OpenCV 4.5.4为例，下载Source code(zip)，##
原创
2024-04-11 14:32:05
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PDF文件是一种可靠的文件格式，可以在各种操作系统和软件上打开和查看。而dxf是CAD文件的一种格式，打开它一般都是需要相关的操作软件才能打开，不是特别方便，将dxf文件转换成PDF格式就可以很好的解决这一问题，下面教大家几种简单方法，一起来学习下吧。 工具一：迅捷CAD转换器这是一个专业的CAD文件格式转换工具，可以将CAD文件转换成图片、PDF格式、dwg或者是dxf格式，文件的版本
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2024-10-14 10:31:23
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通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大， 为了解决这个混乱问题，LF AI 这个组织联合 Faceb
说明onnx和tensorRT是分开的，onnx像是prototxt和weight的打包在一起的东西。所以由onnx转到tensorRT下，还需要让onnx能搜索到（或parsing）所对应的层。
caffeparsing有注册自定义层的函数，而onnx没有，下面会就onnx-tensorRT的源码详细说到。对于自定义的onnx层，需要修改后重新编译onnx-tensorRT，查到的资料也是这样说
ONNX内部节点修改方法承接上回《PyTorch转ONNX之F.interpolate》，因为op10的计算输出大小问题，导致我上采样的结果的大小出现小数，由预期输出结果output_size=[1., 3., 9., 9.]变成了output_size=[1., 3., 8.999, 8.999]，经过后续强制转换操作抹平成为了output_size=[1, 3, 8, 8]，这就很气了。如下图
一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-近邻算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。 文章中大部分文字和例题参考自https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml
作业讲解KNN的实现主要分为两步：训练：分类器简单地记住所有的数据测试：测试数据分别和所有训练数据计算距离，选取k个最近的训练样本的label，通过投票（vote）获得预测值。在cs231n\classifiers文件夹中的 k_nearest_neighbor.py 完成KNN的实现代码 双循环 每个测试数据和每个训练数据分别计算（两层循环），可以直接使用numpy中一个函数：np.linal
试想有一天，我们带着平板电脑，悠哉的喝着下午茶，几个点击的动作极可将游戏里面的角色插件出来，接着再挑选角色需要的动作，喝完咖啡的时候，我们的一组带不同动作的角色模型已经完成，你觉得这是一个天方夜谭吗?Autodesk Character Generator 的诞生帮助我们跨出了这一步，现在我们来看看要如何实现这个神话，首先进入云端角色的的页面位置：https://charactergenerato
文章目录描述一、项目运行截图二、IDEA拉去项目？1.点击仓库链接点击复制按钮如图Gitee仓库地址链接2.打开IDEA 点击Get from VCS 如图3.把刚刚复制URL填入 如图三、运行报: 无效的目标发行版 xx:3.1修改IDEA里版本打开File -> Project Struct... 如图查看SDK 是否本机JDK版本Language level选择默认就行IDEA设置里
要重视图神经网络理论简介Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。 ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Fa
文章目录一、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数据存储格式的理解。 一、基本概念深度学习框架中，数据一般是4D，用NCHW或NHWC表达，其中：N -
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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生产环境：ubuntu18.04 cuda 11.0 cudnn 8.0.5 一、注意事项 1.1 bug记录 1.1.1
目录转换器和预估器转换器预估器KNN算法定义算法伪代码描述k值的选择几个距离计算实例sklearn中的API实例优缺点转换器和预估器转换器主要用于特征工程。我们之前在特征工程中介绍了好几个转换器，像DictVectorizer、StandardScaler等。这些转换器类都是继承Transformer。在使用的过程中我们的一般步骤如下：（1）实例化一个转换器（2）调用fit_transform()
首先 编好刀路后，按下列操作顺序设置自定义后处理1，2，3，4，5，找到后处理文件后打开—设置好保存目录后“确定”输出
//在C#中 //图片到byte[]再到base64string的转换：
Bitmap bmp = new Bitmap(filepath);
new MemoryStream();
bmp.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif);
byte[] arr = newbyte[ms.Length];
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2024-10-09 09:02:38
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摘要：主要学习记录了ONNX转TensorRT流程、代码。末尾有完整代码。目录：3.1 创建TensorRT的日志记录器3.2 创建bulider对象 3.3 设置engine参数3.4 定义network并加载ONNX解析器3.5 获取网络的输入输出3.6 动态输入3.7
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2024-10-29 12:00:30
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通过将torch模型导出成ONNX来加速深度学习模型的CPU推断速度
最近在做一个文本多分类的模型，非常常规的BERT+finetune的套路，考虑到运行成本，打算GPU训练后用CPU做推断。在小破本上试了试，发现推断速度异常感人，尤其是序列长度增加之后，一条4-5秒不是梦。于是只能寻找加速手段，早先听过很多人提到过ONNX，但从来没试过，于是就学习了一
前因：之前做歌单时因为要用到网易云音乐，而一部分网易云音乐是ncm格式，不能传到公众号界面，所以找了一些攻略研究，最后找到了适合我电脑的方法。但我觉得这个方法是万能的：步骤简单，操作性强，不需要另外下载格式工厂等软件，用360浏览器就能搞定。之前有录视频发b站，因为考虑到视频费流量，所以直接写文，视频就不发了，另外，文中的图片是视频里的截图(太懒，不想重新做一遍)便于理解，我将整个过程分为很
