图像处理（卷积） 卷积的计算步骤：（动态演示） 对h（n）绕纵轴折叠，得h（-n）；对h（-m）移位得h（n-m）；将x（m）和h（n-m）所有对应项相乘之后相加得离散卷积结果y（n）。说明：令m′=n-m，做变量代换，则卷积公式变为因此，x(m)与h(n-m)的位置可对调（即输入为x（n）、单位脉冲响应为h（n）的线性时不变系统与输入为h（n）、单位脉冲响应为x（n）
vim的三种常用模式（一般模式、编辑模式、命令模式）一般模式定义：当我们使用命令vim filename 编辑文件时。默认进入该文件的一般模式。该模式下，可以：上下移动光标，删除某个字符、删除某行以及复制一行或者多行。h（方向键左键）：光标向左移动一个字符l（方向键右键）：光标向右移动一个字符k（方向键上键）：光标向上移动一个字符j（方向键下键）：光标向下移动一个字符Ctrl+B：文本页向前翻一页
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2024-07-14 08:01:55
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本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output 是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的
目录Keras简介快速浏览模型安装和导入转换器将Keras模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献下载源547.1 KB系列文章列表如下：ONNX系列一 --- 带有ONNX的便携式神经网络ONNX系列二 --- 使用ONNX使Keras模型可移植ONNX系列三 --- 使用ONNX使PyTorch AI模型可移植ONNX系列四 --- 使用ONNX使TensorFlow模型可移植ONNX系列五
前期准备Netron模型准备：onnx模型,这里使用模型face【det_10g.onnx】模型优化安装pip install onnx-simplifier先把我要转的模型优化合并下，去除多余的oppython -m onnxsim det_10g.onnx det_10g_sim.onnx模型转换通过onnx2ncnn 进行转换onnx2ncnn det_10g_sim.onnx
为什么没有（四）？ （四）主要说的就是SAM格式，网上一搜就有，就没必要了 （五）就草草地记录了Chapter 4.1: RNA-Seq Applications - Chapter 5.2 Differential RNA-SeqRNA-Seq的应用生物体内的转录&翻译过程RNA-Seq建库流程1、提取所有的mRNA或所有的RNA 2、去除DNA（在RNA建库流程中，DNA被认为是污染物
写在前面 本篇文章仅仅做个人记忆，如果能帮助到一些需要将Yolov7转为Onnx并推理，再将Onnx转为Rknn的同学，那我会感到非常荣幸。网上现在有许多关于转Rknn的模型，但是我觉得比较乱，本篇文章仅仅是把网上的文章总结在一起，让大家知道在哪种模型情况下更适合用。我也不是大模型的专家，如果哪里说的有问
对，这章我就要介绍我所理解的DNN存在的硬伤，大家看完了别骂我，更别伤心，因为我在实际开发的过程中提供解决方案。:)
我最近２个多月都在研发某系统，该系统是以DNN为原型。我在花了接近２个月的研究中，总结出：DNN存在几处硬伤。实际上，与其说硬伤，到不如说其目前的发展空间更好:)
虽然参考选型为DNN，不过我们仅仅是参考，出于独立发展和实际需求的考虑，我们并不“抄袭”DNN，仅仅是学习了其最大的特
在IOT平台注册设备，携带PSK和IMEI（PSK是为加密设备使用的）在平台设备注册后，设备就会添加到设备列表中，设备状态为离线状态 设备上电入网成功后（设备入网过程参考：BC95手动入网和自动入网），设置CDP服务器 AT+NCDP=xxx.xxx.xxx.xxx,5683 （IP为IOT平台接入地址，CoAP协议端口号可以省略） 【注】：平台注册设备时选择不加密方式，在配置CDP服务器地址时，
这篇文章主要介绍了tensorflow模型转ncnn的操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字.第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make.第三步是修改ncnn的CMakeList, 具体修改的位置有:ncnn/CMakeList.t
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2024-10-12 08:13:24
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初识K-NN（k-Nearest Neighbor）：K-NN（k-近邻算法）是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常的简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k 个“邻居”的信息来进行预测，通常在分类任务中可以使用投票法，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最
文章目录系列文章目录1 背景1.1 ONNXRuntime简介1.2 DBFace介绍2 模型部署基本流程3 推理结果3.1 可视化检测结果3.2 推理时间参考资料 1 背景目前，随着应用场景不断丰富、算法部署技术成熟、计算平台算力增长，深度学习模型工程落地需求巨大，模型的端侧部署很有必要。DBFace官方给出了Pytorch训练以及NCNN移动端部署的代码，所以我在此基础
代码如下from rknn.api import RKNN INPUT_SIZE = 64 if __name__ == '__main__': # 创建RKNN执行对象 rknn = RKNN() # 配置模型输入，用于NPU对数据输入的预处理 # channel_mean_value='0 0 0 255'，那么模型推理时，将会对RGB数据做如下转换 # (R - 0)/255, (G - 0)/255, (B - 0)/255。推理时，RKNN模型
原创
2021-09-02 17:09:33
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概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化 ONNX 模型，我们知道 ONNX 记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX 模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个 ONNX 模型可以用 ModelProto 类表示。ModelProto 包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构
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2024-08-24 10:16:12
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目录PyTorch简介导入转换器快速浏览模型将PyTorch模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献在关于2020年使用便携式神经网络的系列文章中，您将学习如何将PyTorch模型转换为便携式ONNX格式。由于ONNX并不是用于构建和训练模型的框架，因此我将首先简要介绍PyTorch。对于从头开始并考虑将PyTorch作为构建和训练其模型的框架的工程师而言，这将很有用。PyTorch简介PyTor
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2024-05-06 10:52:18
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最近的主要任务是完成自训练的yolov5s模型转rknn模型。学习笔记：非github资料收集：以下为收集资料阶段的结果：1、首先从RP-rknpu配置说明的文件可以知道：RV1126_RV1109 的 npu 默认配置为 mini 的，mini 是不带 rknn_server 的，所以不能通过 pc 端连接 主板仿真。但是可以解决。——————————————————————群内笔记：2、rkn
ONNXRuntime/TensorRT1、利用TensortRT加速Tensorflow模型 主体思想：Tensorflow->TensorRT（pb->uff） 以TensorRT官方样例基于手写数字体MNIST数据集的Lenet5模型为例。 首先，下载MNIST数据集。 然后训练手写数字体识别模型Lenet5。 随后转换Lenet5.pb模型为Lenet5.uff模型。# 下载M
大体来讲讲KNN算法整个预测的流程第一步我们需要将我们获取大量的数据集文本进行处理，把一大堆杂乱的数据分出哪些是数据，哪些是标签，并把一些不需要无用的符号去除，形成数据矩阵和标签矩阵# 解析文本
from numpy import *
def file2matrix(filename): # 将文本记录转换为Numpy的解析程序
fr = open(filename)
arra
可以说这篇博客是对Google量化白皮书的完整解读，篇幅较长，可以收藏慢慢阅读。笔者在翻译的基础上，又补充了帮助理解的内容，但量化的技术点很多，并不限于此篇，且文中有个别点笔者不能完全吃透，故写得不是很详细，望看此文的你可以帮忙指出文中错误且与我一起交流讨论。
一、什么是量化？为什么要量化？ 在深度神经网络模型应用中，量化是削减模型大小的一种常用方法。实际上就是把高位宽表示的权值和
ALLEGRO中导入自定义Logo图片如何往ALLEGRO中导入自定义图片关于在Allegro中成功导入LOGO图片，我在网上搜过很多种方式，尝试了几次发现还是以下的这种方式导入的图标更清晰美观一点，接下来就把我具体的操作过程给大家展示一下啦。使用的软件主要有三种：1.Photoshop 2.Wintopo 3.Allegro1.Photoshop photoshop主要是用来制作你想要的LOGO
