1.准备知识此文需要提前掌握的知识有正则表达式、基础爬虫知识、数据字典、列表等。此外本文代码的编译环境是Python3，其中某些语句与Python2稍有不同。2.N-Gram模型在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。使用该模型可以找到文本的核心词，那什么称为
看了《python神经网络编程》，跟着书上敲了一下mnist手写数字的代码，对神经网络有了初步的了解。此项目为三层神经网络识别，激活函数采用sigmoid函数，数据集为mnist手写数字集，训练集包括60000个样本，测试集10000个样本。第一部分,创建神将网络模型import numpy
import matplotlib.pyplot
#%matplotlib inline用在Jupyter
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2024-07-11 06:12:58
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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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来说，主要有 VulkanBasicExecutionDirect 和 VulkanBasicExecutionInDirect，我们以。调用是个多态，其基类为。函数是于。
原创
2024-04-12 11:19:03
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MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也...
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2019-05-14 08:40:29
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目前主流的推理框架有：阿里的mnn，腾讯的ncnn，NVIDIA的TensorRT，Intel的OpenVINO深度学习推理框架如何选择深
原创
2023-01-05 20:37:05
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作者：livan模型原理CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT+LR样式，将LR模型与其他的模型算法结合，达到优势互补的效果；另一个就是因子分解，即FM系列探索，它们的主要思想就是构造交叉特征或者是二阶的特征来一起进行训练。
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2024-08-20 15:29:48
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文章目录1. 基本数据类型2. Number（数字）强制转换3. String（字符串）强制转换格式化输出改变大小写：title()方法lower()方法upper()方法capitalize()方法swapcase()方法 ---反转大小写判断字符串首尾字符：startswith()方法endswith()方法改变文本位置：center()方法，ljust()方法rjust()方法检测字符串的
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2024-09-30 13:38:30
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1、离散选择模型1.1 离散选择模型简介DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛
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2023-12-21 16:52:37
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# MNN推理框架架构解析
MNN（Mobile Neural Network）是一个高性能的深度学习推理框架，特别适用于移动端和边缘设备。它旨在为开发者提供灵活且高效的模型推理能力，支持多种设备与平台。本文将介绍MNN的基本架构、核心组件，并给出一些简单的代码示例来展示如何使用MNN进行推理。
## MNN的架构组件
MNN框架主要由以下几个组件构成：
1. **模型解析模块**：负责将
现在主流的推理框架包括：TensorRT，ONNXRuntime，OpenVINO，ncnn，MNN，tnn 等。1. TensorRT针对 NVIDIA 系列显卡具有其他框架都不具备的优势，如果运行在 NVIDIA 显卡上， TensorRT 一般是所有框架中推理最快的。一般的主流的训练框架如T ensorFlow 和 Pytorch 都能转换成 TensorRT 可运行的模型。当然了
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2024-01-08 20:05:31
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在本博文中，我们将详细探讨如何在 iOS 项目中使用 MNN（Mobile Neural Network）库。MNN 是一个高效的深度学习推理框架，适用于移动设备和边缘计算。以下是我们在实现过程中总结的步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及安全加固。
### 环境配置
首先，我们需要确保开发环境的正确配置。以下是所需的依赖和配置步骤：
#### 依赖版本表格
| 依
简述在交通实景图中检测出交通标志，并将区域裁剪，为后续的识别做准备。颜色过滤加载图像import cv2
import numpy as np
#加载原图
img=cv2.imread('walks.jpg')
print('img:',type(img),img.shape,img.dtype)
cv2.imshow('img',img)转换为HSV通道hsv=cv2.cvtColor(img
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2024-10-11 12:59:59
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如果C语言功底较深 可以发出更多 拷问灵魂深处的问题； 不是所有问题 这里都提供答案；这里提供的答案 也有可能有错或很片面；对于非超级熟手，这些问题可以只是线索，答案自己去搜 去试 去扩充 这里的问题 也不全是python的 也有些计算机基础的。 大部分都是网上摘的或书上的，按个人想法汇总了一下，不是纯原创。 part1:python中的变量是什么？ 变量有类型吗？ a
在进行“MNN模型量化”的过程中，我们常常会面临如何有效备份、恢复、处理灾难场景以及集成工具链的问题。因此，这篇文章将详细介绍解决这些问题的过程。我们将明确每一步的流程，并配合具体的代码示例和图表，帮助理解。
首先，确保我们所使用的模型经过量化可以显著提升推理速度，为此需要进行数据处理和模型优化。
## 备份策略
为了安全地管理和保存我们的模型及其数据，强有力的备份策略是必不可少的。以下是备
mnn Python tensor结构是一种在进行深度学习和机器学习模型部署时经常使用的数据结构，这种结构的灵活性和高效性使其在计算复杂度方面表现优越。然而，在使用 mnn Python tensor 时，也难免遇到一些技术上的痛点，这一系列痛点促使我们不断寻找更好的解决方案。
## 初始技术痛点
1. **内存管理**：在高维度数据处理时，mnn Python tensor 结构的内存使用效
（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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MNN的文档有中文https://www.yuque.com/mnn/cn/about 除了部分细节， 按照文档基本没啥问题，本文部分内容基本也是拆解文档目前windows支持的Python版本：3.5、3.6、3.7，用的时候再去这里确认下吧https://www.yuque.com/mnn/cn/usage_in_python1. Python 直接安装安装很简单，直接pip就好pip ins
封装太多，没有ncnn简洁，二次修改难度太大。源码看的难受。
原创
2021-09-07 11:40:40
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OpenCV For Python系列教程（第一部分）2022-02-27更新：OpenCV For Python入门46 Numpy实现傅里叶变换OpenCV For Python入门47 OpenCV实现傅里叶变换OpenCV For Python入门48 模板匹配基础2022-03-01更新：OpenCV For Python入门49 多模板匹配OpenCV For Python入门50 霍
