有六个人,姓名职业如下:"小阳", 医生, "小刚",医生 "小地", 医生, ;"小温", 律师, "小红", 律师, "小丽", 律师, 小阳妹妹是小地和小红小丽哥哥是小刚,小温,小阳的女朋友是小丽
这六个人里的一个人杀了其余五个人中的一个人。
（1）如果凶手和受害者有亲缘关系，则凶手是位男性；
（2）
文章目录KNN算法原理KNN算法介绍KNN算法模型距离度量k值的选择分类的决策规则KNN算法python实现手写数字识别sklearn代码实现参考文献 KNN算法原理KNN算法介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，顾名思义，其原理也就是“近朱者赤，近墨者黑”。KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特
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2024-03-26 09:52:52
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矩形法求定积分及其程序与程序框图的实现――实例探索定积分思想，切实提高课堂效果王亮 佛冈县第一中学 数学科【摘 要】定积分“四部曲”思想，对高中生来说不易接受，教学上用计算机来演示矩形法求定积分的过程，可以帮助学生梳理定积分思想，并唤起对程序框图等相关知识的记忆，认识到数学知识也可以用电脑去实施检验的，激发学生学习数学的兴趣与热情，可以培养学生逻辑思维能力，以及提出问题、分析问题、解决问题的能力。
（三）循环语句1.while 循环while循环的代码块会一直循环执行，直到布尔表达式的值为布尔假。while 布尔表达式:
代码块如果布尔表达式不带有<、>、==、！=、in、not in等运算符，仅仅给出数值之类的条件，也是可以的。当while后写入一个非零整数时，视为真值，执行循环体；写入0时，视为假值，不执行循环体。也可以写入str、list或任何序列，长度非零则视为真
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2024-09-17 16:00:48
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前言1.系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5，ncnn版本是20210525;C++ IDE vs2019。 2.使用NCNN作模型推理加速库，能更容易的使用GPU进行加速，代码不需要改动很大就可以移植到边缘设备或者移动端上。一、人脸检测1.人脸检测用的yolov5-face,yolov5-face是一种实时、高精度的人脸检测，搭配NCN
申明：以下文字为笔者阅读了计算机视觉国际会议论文之后翻译所得，其中个别部分加入了笔者自己的理解，但绝大部分都尊重了作者的原意。鉴于本人水平有限，个别地方可能存在误差，希望各位能够谅解！另外，如果您需要更详细的了解PN学习的原理、用法及应用举例，请参考原文：PN-learning:Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,
推理的定义、方式及其分类： 推理：根据已知事实(证据)和知识，通过某种策略得到结论 归结演绎推理： 反证法：P=>Q，当且仅当P∧^Q <=>F，即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧^Q是不可满足的 定理：Q为P1,......pn的逻辑结论，当且仅当(P1∧P2∧...
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2024-10-14 07:53:59
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文章目录一、创建会话二、使用Opencv进行预处理三、输入数据四、运行会话,执行推理五、获取输出六、完整代码 MNN推理主要由以下四个部分组成 一、创建会话MNN创建会话(Session)主要通过 解释器(Interpreter)创建会话(Session). 使用MNN推理时，有两个层级的抽象，分别是解释器Interpreter和会话Session。Interpreter是模型数据
源代码作者：https://github.com/zjhellofss本文仅作为个人学习心得领悟 ，将原作品提炼，更加适合新手什么是推理框架？深度学习推理框架用于对已训练完成的神经网络进行预测，也就是说，能够将深度训练框架例如Pytorch、Tensorflow中定义的算法移植到中心侧和端侧，并高效执行。与训练框架不同的是，深度学习推理框架没有梯度反向传播功能，因为算法模型文件中的权重系数已经被固
1) NCNN（腾讯）ncnn加速不同于模型量化压缩, 而是采用另一种加速技巧，包括下面的几种:使用低精度采用openmp多线程加速采用simd指令集2) MNN（阿里）MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合。支持异构设备混合计算，目前支持 CPU 和
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2024-02-12 08:10:15
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在这篇博文中，我将深入探讨如何使用 ncnn 对图片进行推理的过程。ncnn 是一个高效的神经网络前端，专为移动端和边缘设备设计，非常轻量且易于使用。本文将从多个层次分析这一过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析。
## 背景描述
在计算机视觉领域，推理是指使用训练好的模型进行预测的过程。ncnn 作为一个高效的推理框架，被广泛应用于图像分类、目标检测等任务。其轻
ncnn 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。支持大部分常用的 CNN 网络: Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception …
Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN …
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2024-04-15 14:59:03
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上一篇文章提到了使用pytorch来构建模型结构，训练模型和使用模型进行推理。 但是重要的问题在于，pytorch是用于在PC端的推理，而我最终的目的是想要在手机端进行推理，因此我需要一个能在手机上加载和进行推理的框架。了解过一些比如tensorLite之类的框架，最终感觉还是腾讯推出的一个开源框架ncnn比较合适。ncnn上面提供了一些demo，这些demo还是比较实用的，可以直接打包成apk部
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2024-01-10 18:28:55
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阿里 深度学习推理框架 在某些学术界和行业界，深度学习正在获得巨大的动力。 推理（基于预训练模型从现实世界数据中检索信息的能力）是深度学习应用程序的核心。 深度学习推理可用于在图像到达对象存储时对其进行分类，无论它们是托管在诸如Amazon S3或Azure Blob之类的公共云中，还是使用诸如Ceph RADOS网关 （RGW）之类的内部接口的图像。 此用例的常规工作流程是，当更新映像时，它将
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2024-03-29 23:55:19
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使用 NCNN 进行图片推理的 Python 代码
在本文中，我们将重点讨论如何使用 NCNN 框架进行图像推理的过程。NCNN 是一个高性能的神经网络计算框架，特别适合在移动设备上进行深度学习推理。接下来，我们将阐述环境准备、步骤指导、配置细节、测试验证、优化技巧以及扩展应用等各个方面。
### 环境准备
#### 软硬件要求
| 软件要求 | 硬件要求
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术
原创
2024-08-20 09:23:02
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研究无穷级数关心的问题：到底能不能收敛成一个数？本质是研究数列的收敛性常数项级数本质是数列，如研究{xn}的极限存在问题等于研究sum{xn-xn-1}这个级数的收敛性问题满足线性运算法则：一堆收敛的经过线性运算之后仍然收敛对于收敛级数，存在结合律（将级数任意加括号后形成的新级数仍收敛于原级数之和）（证明提示：单调数列收敛，其子数列收敛）必要条件：lim un -> 0第一眼看这个，如果这个
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2024-05-06 09:13:43
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1.绝对值操作：AbsVal &nbs
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2024-07-19 07:12:32
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在进行“python ncnn 加载模型推理”工作时，以下是对整个过程的详细记录。这篇博文将包含环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理等多个模块内容，以确保整个过程的清晰和逻辑性。
## 环境预检
在执行任何操作前，务必检查系统环境是否满足要求。以下是系统要求表格：
| 组件 | 最低要求 | 推荐要求 |
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ncnn编译过程腾讯在GitHub上虽然写的很清楚，不过我试了两台电脑均不能成功编译环境于是开始摸索注意：我这里是在win10上面进行编译的，因为想在win10上面编写代码，因此需要一个vs2019的环境首先编译protobuf ，我直接使用那个zip下载链接，但是在新建build文件夹的过程不成功，因为会提示我有重复的build文件，因此我新建的tmp，实际上是一样的只是在到时候编译ncnn的时
