PyTorch的核心是提供两个主要功能：n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行 自动区分以构建和训练神经网络拟合 y=sin(x)以三阶多项式为例。该网络将具有四个参数。使用numpy实现使用numpy操作手动实现网络的前向和后向传递，使用numpy使三阶多项式拟合正弦函数。# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import math
#
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2024-10-16 19:41:53
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目录认识：关于NCNN的模型转换：关于NCNN模型文件的认识:在c++下的推理：认识： ncnn是腾讯优图推出的在手机端极致优化的高性能神经网络前向计架框架，适用于手机端的CPU计算且无需依赖第三方计算库，ncnn只用作推理而非边训练边推理。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
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2024-05-21 15:46:08
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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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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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KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。KNN算法简单有效，但没有优化的
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2024-04-14 06:04:09
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前段时间，分别尝试了使用腾讯开源的深度学习推理框架ncnn、陈天奇大神团队开源的tvm，及最新的阿里开源mnn，就好用程度来说，腾讯的ncnn当之无愧的第一名，这里大致写一下源码学习心得体会，方便后面进一步学习。 ncnn接口函数 &nb
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2024-09-03 04:20:56
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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
文章目录Python深度学习神经网络的APIpytorch简介pytorch安装GPU和CPU张量1.基本概念2.图像作为输入3.张量的创建方式弄好一个numpy数组后，利用它有四种方式创建张量没有预先确定数据，生成默认张量4.张量的计算5.重塑6.压缩与解缩7.堆叠与拼接Pytorch中的广播相同维度 不同形状张量1与标量1不同维度，不同形状预处理构建神经网络层参数前向传播预测训练数据单批次训
NCLNested Collaborative Learning for Long-Tailed Visual Recognition引言论文链接官方代码先看一波实验结果（数据来自paperswithcode，截图时间2022年5月10日） 可以看到，两个第一，两个第二，效果海星。请注意，下文中，多专家就是多模型摘要提出了一种嵌套协作学习（NCL），它通过协作学习多个模型来解决这个问题。 NCL由
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2024-10-20 10:55:58
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文章目录前言一、onnx和ncnn是什么？二、使用步骤1.安装protobuf2.克隆安装ncnn3.生成ncnn文件总结 前言本文记录了将onnx转化为ncnn框架,方便部署到移动端。前提是你已经安装了vs2016或者其它版本。一、onnx和ncnn是什么？简单描述一下官方介绍，开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange）简称ONNX是微软和Facebook提出
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2024-05-29 08:58:34
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donetnuke 是一款免费的开源cms框架，目前也有收费版，不过免费版也可以适应大家大部分的需求。我前些阵子是老板让我在20天内，做好一个官网并且发布，并且指定使用dnn这个框架，考虑到又可以学习新的东西，特别兴奋当时，现在鉴于网站已做好，出于后续完善阶段，为了自己知识的积累以及便于大家更快捷的使用dnn，我打算做一项伟大的事业就是记录一下自己的使用过程和使用心得，另外就是有时间顺便翻一下使用
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2024-02-11 14:29:56
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高性能人脸识别模型：CNN_faces_recognition去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在人工智能领域，人脸识别是一项广泛应用的技术，从安全门禁到社交媒体的标签功能，无处不在。CNN_faces_recognition 是一个基于深度学习的人脸识别项目，利用卷积神经网络（CNN）的强大能力，实现了高效、准确的人脸识别。技术分析该项目的核心是利用卷积神经网络进行
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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如何构建nits自动化测试框架？
Nits需要什么，很简单也很麻烦，一要尽量把代码和数据隔离，二要扩展起来一定要简单。
如何构建nits自动化测试框架？ Nits需要什么，很简单也很麻烦，一要尽量把代码和数据隔离，二要扩展起来一定要简单。 数据流的存储暂时看来最好还是用xml去存储，
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2024-03-21 21:25:53
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动机本篇论文是2017年IW3C2上的一篇论文。在当时深度神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理等领域取得巨大成功，但是却很少应用在推荐系统中。虽然当时也有一些工作采用深度学习来进行推荐，但它们主要是用深度学习为辅助信息建模，例如项目的文本描述等等。在涉及到协同过滤推荐算法中用户与物品的交互中，这些工作仍然使用矩阵分解并将用户和物品的隐向量内积。由于隐向量内积这一方法过于简单，难以发现用户和物品之
目录1、Thread和Runnable：1.1、继承Thread：1.2、实现Runnable接口：1.3、Thread和Runnable闭包创建线程：2、ExecutorService ：2.1、瞬时线程：2.2、定时线程和周期线程：2.3、线程池统一命名：3、ThreadLocal 线程本地变量：3.1、ThreadLocal为什么会内存泄漏4、ThreadPoolExecutor线程池：5、
ncnn前向框架简介 以下介绍来自官网介绍 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。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 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，
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2024-03-26 11:16:26
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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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# 如何实现 ncnn 推理框架架构图
在深入了解如何实现 ncnn 推理框架架构图之前，我们需要先理解一系列的步骤和流程。本文将通过表格展示流程，并逐步介绍每一部分需要编写的代码及其注释。
## 流程步骤
以下是实现 ncnn 推理框架架构图的步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
导语PaddlePaddle 作为国内首个深度学习开源平台，在 Fluid v1.0版本提供了稳定且向后兼容的 API及英文说明文档。经过不断的优化与迭代，如今已推出了最新的版本Fluid v1.2 ( http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/release_note.html )。1.2版本中除了在基础框架、预测引擎
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2024-05-27 21:16:23
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