一、前言作为开发者来讲，对于Python应该都不陌生，似乎从编程语言的热门度和受欢迎程度来看，Python还一直名列前茅。Python语言有很多的优势和特点，这个在各大技术网站上都能够检索到，在此就不一一展开。作为一个刚入门Python的开发者来说，如何快速的了解Python的语法以及如何进行入门体验，这点是最最基础的，今天就借用华为云ModelArts开发平台的notebook工具来进行pyth
关于“Python模型推理时间代码”的问题，许多开发者在实施机器学习和深度学习模型时，往往会遇到推理时间过长的问题。这篇博文将记录下我的思考和整理过程，以便在未来的项目中参考和借鉴。
### 协议背景
在深度学习模型的落地过程中，推理时间是一个至关重要的因素，直接影响了应用程序的响应速度和用户体验。以下是该领域的发展时间轴：
```mermaid
timeline
title 模型推理
也是来源于《深度学习入门——基于Python的理论与实现》附加代码，书中只是给了BN的对比结果，展示了BN的效果，没有再赘述实现（可能因为有点复杂），所以这里研究一下BN的代码。之前我曾经使用过TensorFlow的BN，它提供了两三种接口，透明程度和使用方法不相同，有的是透明到你可以自定义参数并传给BN层，然后训练参数，也有只定义一个层，全自动使用的，但是都没有自己纯手写一个python实现更透
onnx作为一个通用格式，很少有中文教程，因此开一篇文章对onnx 1.16文档进行翻译与进一步解释， onnx 1.16官方文档：https://onnx.ai/onnx/intro/index.html](https://onnx.ai/onnx/intro/index.html)， 开始编辑时间：2024/2/21；最后编辑时间：2024/2/21ONNX with Python本教程的第一
现如今面向服务（SOA）的架构设计已经成为主流，把公用的服务打包成一个个webservice供各方调用是一种非常常用的做法，而应用最广泛的则是基于SOAP协议和wsdl的webservice。本文讲解python环境下如何发布及调用一个基于SOAP的webservice，基于soaplib(发布)和suds(调用)。OS:ubuntu 14.04 python:2.7.6服务端： 1
转载
2024-01-25 21:32:28
30阅读
▲SOP是一个标准业务管理或操作流程，是工作人员的作业指导书，也是一种管理模式。▲SOP是一种过程管理而不是结果管理，通过对过程的标准化操作，减少和预防差错和不良后果的发生。▲SOP不是万能的，不是解决和预防所有问题的发生。本身SOP就是一个不断优化的过程，是一个PDCA的过程。▲不是为了SOP而SOP，而是为了工作和管理的标准化，本身也是企业管理知识的积累总结和显性化。标准作业指导书(stand
转载
2023-08-02 13:04:55
125阅读
算法与数据结构目录一、算法和初次尝试1.1算法的概念1.2 算法的特性1.3 初次尝试1.4 第二次尝试二. 算法的效率衡量2.1分类:三. Python内置类型性能分析四. 数据结构的引入4.1 数据结构的作用4.2 数据结构和算法的关系4.3 抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT） 目录一、算法和初次尝试1.1算法的概念算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想1.2 算
转载
2024-06-04 23:07:03
25阅读
深度学习框架—Pytorch官网：https://pytorch.org/参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/github:https://github.com/xiezhiepng/pytorch_example一、介绍Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包
转载
2023-11-24 22:44:00
267阅读
## 教你实现SOM聚类分析的Python代码
SOM（自组织映射）是一种无监督学习的神经网络算法，适用于数据可视化和聚类分析。今天，我将带你一步步实现SOM聚类分析的Python代码。
### 整体流程
为便于理解，下面是一个SOM聚类分析的流程表：
| 步骤 | 说明 |
| ------- | ----------------
基于对称TSP问题的研究 摘 要 旅行商问题（简称TSP）是一个著名的NP-Hard问题，也是离散优化的一个经典的重要问题，对其相关求解算法的研究非常重要。本文在介绍了TSP问题本身相关的问题后，又详细讨论了求解TSP问题的动态规划方法、改良圈算法、二交换算法、模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法，并通过整合各种优化方式，对遗传算法进行了少量优化。针对测试库中的的改良圈算法、模拟退火算法、蚁群算法、遗
som网络结构对SOM进行理解，首先要明确它的定位。 首先它是神经网络的一种，那么就有属于神经网络共同的性质。比如输入层，输出层。刚好，SOM网络只有这两层。（上面两张是典型的som网络结构图） 输入层不必讲，从到，都是一个个输入样本节点，每个样本会有好几个特征值维度。 输出层的节点个数是自己设置的，排列方式也是自己设定，输出层的节点与节点之间通常也会有连接。 输出层和输入层是以全连接的方式进行连
转载
2023-11-02 07:45:08
178阅读
训练自己的数据集进行总结，方便接下来的学习目录1.设置文件夹2.标记自己的数据集2.1在百度图片上找到自己想要的图片并批量下载2.2labelimg软件的使用3.修改配置文件3.1AOCAO parameter.yaml3.2AOCAO model.yaml4.开始训练4.1改代码4.2训练过程4.3结果5. 检测图片5.1改代码5.2运行代码5.3查看结果首先附上yolov5源代码 https:
一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
onnx模型推理(python)以下ONNX一个检测模型的推理过程,其他模型稍微修改即可# -*-coding: utf-8 -*-import os,
原创
2022-08-24 16:43:09
625阅读
推理代码：// tensorRT include
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferRuntime.h>
// cuda include
#include <cuda_runtime.h>
// system include
#include <stdio.h>
#include <ma
转载
2023-12-23 23:05:23
488阅读
k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树
转载
2023-08-20 23:25:47
175阅读
一、概述现在大家使用的基本上都是多核cpu。平时应用程序在运行时都是由操作系统管理的。操作系统对应用进程进行调度，使其在不同的核上轮番运行。对于普通的应用，操作系统的默认调度机制是没有问题的。但是，当某个进程需要较高的运行效率时，就有必要考虑将其绑定到单独的核上运行，以减小由于在不同的核上调度造成的开销。把某个进程/线程绑定到特定的cpu核上后，该进程就会一直在此核上运行，不会再被操作系统调度到其
转载
2024-10-09 11:26:31
26阅读
模型推理是人工智能中的一个关键环节，指的是利用训练好的模型对新数据进行预测或分类的过程。简单来说，就是让机器根据已有的知识和经验，对未知的数据做出判断。模型推理的基本概念模型：通过大量数据训练出来的算法，能够识别模式、做出决策。推理：将新数据输入模型，模型根据其学习到的规律，输出预测结果。例如：在图像识别中，模型可以判断一张图片里是否有猫。在自然语言处理中，模型可以判断一段文本的情感倾向（正面或负
1、SOM背景 1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。2、SOM典型结构 典型SOM网共有两层，输入层模拟感
转载
2023-12-26 16:42:32
103阅读
MNN官方中文文档：https://www.yuque.com/mnn/cn/aboutgithub源码：https://github.com/alibaba/MNN 本人处于初学阶段，文中有错误希望大佬指正！1 使用MNN库的方法这种方法便于模型转换和量化等操作，但对于模型推理似乎还没实现1.1 准备MNN库python安装pip install -U MNN -i https://mirror
转载
2024-05-21 10:35:57
123阅读
