1、判断下列列逻辑语句句的True,False.1）1 > 1 or 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 答案：True 知识点：优先级：not > and > or 同一优先级从左往右运算 规则：
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2024-02-04 22:59:26
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Tensor什么是TensorTensor（张量）是PyTorch最基本的操作对象，表示的是一个多维的矩阵，比如零维就是一个点，一维就向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，与python的numpy是对应的，而且PyTorch的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以再GPU上运行，而numpy的ndarray只能在CPU上运行。Tens
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2024-10-20 08:26:19
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PaddlePaddle推理部署 飞桨推理产品简介 作为飞桨生态重要的一部分，飞桨提供了多个推理产品，完整承接深度学习模型应用的最后一公里。 整体上分，推理产品主要包括如下子产品 各产品在推理生态中的关系如下 用户使用飞桨推理产品的工作流 如下 获取一个飞桨的推理模型，其中有两种方法 利用飞桨训练得
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2021-05-10 05:27:00
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简介花雪随风不厌看，更多还肯失林峦。愁人正在书窗下，一片飞来一片寒。小伙伴们好，我是微信公众号小窗幽记机器学习的首席称重师：卖麻辣烫的小男孩。今天这篇文章以resnet18模型为例，对比Pytorch、ONNX、TorchScript、TensorRT模型格式在不同硬件(包括CPU和GPU)上的inference性能。由于此前TorchScript模型在 AMD CPU上的评测结果是负向效果(远慢
# 使用Java进行ONNX模型的部署与推理
在人工智能和机器学习的快速发展中，ONNX（开放神经网络交换）作为一种通用模型格式，已经被广泛用于不同深度学习框架之间的互操作性。在本篇文章中，我们将逐步了解如何在Java中实现ONNX模型的部署与推理。我们将分为几个步骤进行讲解。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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pytorch/libtorch qq群： 1041467052首先，需要掌握libtorch的一些语法，可以参考下面的链接：libtorch 常用api 语法大概说下pytorch转libtorch流程：1.先训练pytorch的模型，并测试2.把pytorch模型转pt3.写后处理2.把pytorch模型转pt这个可以单独写个脚本，也可以在跑测试脚本的时候在其中某个位置加上两句话就可以了。 单
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2024-09-20 07:52:56
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BlazePose 原理简介效果展示原文解读摘要1. Introduction2. Model Architecture and Pipeline Design(模型架构与管道设计)2.1 Inference pipeline（推理管道）2.2 Person detector（人体检测器）2.3 Topology(拓扑结构)2.4 Dataset(数据集)2.5 Neural network a
TensorRt推理部署优化方案及流程概述1.参考资料先放上参考资料，以表感谢。TensorRT-Installation-Guide.pdfTensorRT-Developer-Guide.pdf (PG-08540-001_v8.4.1 | June 2022)TensorRT-Sample-Support-Guide.pdf2.流程概述1.首先，进行模型转换。目前掌握的模型转换方案有两种，分
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2023-10-12 20:41:12
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目标检测推理部署：优化和部署 本文简要介绍了端对端推理管道的优化技术和部署。 将在以下三个方面研究推理优化过程：硬件优化，软件优化和模型优化。推理优化的关键指标如下： 吞吐量（未推理图像/秒） 硬件成本 存储 功耗消耗 质量 图1.三轴推理优化。 模型优化 YOLOv3-416模型用作预训练模型时，
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2020-12-27 10:54:00
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Mask RCNN:（大家有疑问的请在评论区留言）如果对原理不了解的话，可以花十分钟先看一下我的这篇博文，在来进行实战演练，这篇博文将是让大家对mask rcnn 进行一个入门，我在后面的博文中会介绍mask rcnn 如何用于 多人关键点检测和多人姿态估计，以及如何利用mask rcnn 训练自己的数据集，以及mobile_net版的mask rcnn（ps:我正在做，等做完我会分享到我的git
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2024-06-07 11:33:26
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在完成模型的训练和调优之后，下一步就是将模型部署到实际应用中。模型部署是将训练好的模型集成到生产环境中的过程，使其能够处理真实数据并生成预测结果。DeepSeek提供了多种工具和方法，帮助我们高效地完成模型部署与推理。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行模型部署，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1. 模型部署的基本流程模型部署的基本流程包括以下几个步骤：保存训练好的模型：将训练好的模型保存
24年1月论文“A Survey of Reasoning with Foundation Models”，来自香港中文大学、华为、香港大学、上海AI实验室、香港科技大学、大连理工、北京大学、清华大学、合肥工大、中国人民大学、复旦大学和香港科技大学广州分校。推理是解决复杂问题的关键能力，在谈判、医疗诊断和刑事调查等各种现实环境中发挥着关键作用。它是通用人工智能（AGI）领域的基本方法论。随着大语言
一、 前言对未来的预测能够帮助企业更好的把握当下。因此，时间序列任务广泛应用于交通、气象、金融、零售等行业。本文介绍如何使用TensorFlow进行深度学习的时间序列预测，主要依托我即将发布的一个时序包东流TFTS (TensorFlow Time Series) 。TFTS是一个时间序列的开源工具，采用TensorFlow框架，支持多种深度学习SOTA模型。中文名“东流”，源自辛弃疾“青山遮不住
论文背景DeepCrossing是2016年由微软提出，旨在特征工程中减少人力特征组合的时间开销，通过模型自动学习特征的组合方式，解决特征组合的难题。是第一个企业以正式论文的形式分享推荐系统技术细节的模型。模型结构 模型的输入是一系列独立的特征，输出是用户的点击率预测值。模型一共分为4层，分别是Embedding层，Stacking层，Multiple Residual Units层，Scorin
编者按：机器推理要求利用已有的知识和推断技术对未见过的输入信息作出判断，在自然语言处理领域中非常重要。此前我们介绍了机器推理系列的概览，机器推理在常识问答、事实检测、跨语言预训练、多轮语义分析和问答任务中的应用，本文作为该系列的第五篇，将介绍微软亚洲研究院在跨模态预训练领域的研究进展。近年来，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两大领域不断碰撞和融合，衍生出很多跨模态研究课题（
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2023-10-23 16:47:02
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Python建立数学推理引擎TLW（二）推理都有用到哪些逻辑 文章目录Python建立数学推理引擎TLW（二）推理都有用到哪些逻辑常用逻辑与数学推理的关系所有可能的真值表总结规律 逻辑关系表达式可以认为是型为: $左侧 逻辑符号 $右侧 = 返回值 的表达式。其中左侧、右侧的取值可能为: 真(True)、 假(False)左右侧中间的逻辑符号为: 且(AND), 或(OR), 异或(XOR) 等等
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2023-10-27 09:14:28
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# 理解推理与Python编程
在现代科技的快速发展中，推理（Inference）已经成为多个领域中不可或缺的一个环节。推理可以被理解为通过现有的信息或数据，得出新的结论或做出决策的过程。这个过程在数据科学、机器学习和人工智能中尤为重要。本文将通过一些实例和Python代码来帮助大家理解推理的核心概念。
## 什么是推理？
推理是从已知前提中得出新结论的过程，通常可以分为两种主要类型：演绎推
一、序言在探索"知识推理"的时候找到了pyDatalog这个工具。它借鉴了Datalog这种声明式语言，可以很方便自然地表达一些逻辑命题和数学公式，并且它是在我现在最爱的python上实现的。尝试以后，其简洁优雅的形式一下子把我吸引住了。来看一个官网上用它实现阶乘的例子：from pyDatalog import pyDatalog
pyDatalog.create_terms('factoria
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2023-12-22 20:56:37
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推理Python是一种用于基于逻辑和数据进行推理和决策的编程语言，其使用了强有力的库和工具，支持各种推理机制，如逻辑编程、规则推理和贝叶斯推理等。随着版本的更新，新特性不断被引入，同时也对现有代码产生了影响。在这篇文章中，我们将深入探讨在推理Python中版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展的内容。
### 版本对比与兼容性分析
在推理Python的演进过程中，每个版
WeNet是一款开源端到端ASR工具包，它与ESPnet等开源语音项目相比，最大的优势在于提供了从训练到部署的一整套工具链，使ASR服务的工业落地更加简单。
原创
2021-12-14 14:16:50
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