docker安装部署案例1. 部署nginx2. 部署tomcat3.部署ES（elasticsearch） 1. 部署nginx1.1 确保本机docker已经启用1.2 确定自己需要的nginx版本 可以前往dockhub仓库查看目前已有版本 https://hub.docker.com/search?q=nginx1.3 拉取镜像 docker pull nginx 不追加版本默认拉取最新
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2024-06-09 00:28:00
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RIL是移动通讯核心（cellcore）和无线硬件设备（modem）之间通讯的控制接口，由此集成GSM, CDMA等不同Modem设备，适应不同无线网络。RIL由两部分组成：RIL proxy和RIL driver。RILproxy是一个基于CE的动态链接库(DLL) --- ril.dll，微软已经提供，它简化上层各个应用对驱动的访问。 而RIL driver即流驱动需要
【LeetCode】实现 strStr()字符串匹配 (KMP算法，BM算法，RK算法，)1. KMP算法KMP算法的核心是next数组的创建！。（模式串的next数组） 出现了不匹配，如果是BF(Brute Force)的主串的指针需要回到下标5处的B，而模式串指针需要回到下标0处。但KMP算法的字符串匹配有两个不同，第一是主串的指针无需回退，第二是模式串的指针只需要按照next数组中对应的数进
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2024-09-17 15:43:28
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工作介绍RKNN工具环境配置在ubuntu18.04上完成训练好的模型转化成rknn将rknn文件进行交叉编译后将可执行demo文件上传到板卡在板卡上进行模型推理，保存成图片查看推理效果。安装ubuntu18.04sudo apt-get update
sudo apt-get upgradeRKNN_Toolkit环境配置按照Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit_V
前言 嵌入式设备在不需要图形桌面的情况下，可以将图形桌面切换为命令行模式，并将设备的调试信息输出至显示屏，以减少桌面环境对系统资源的消耗。本文以Rockchip RK3568 Linux 系统为例，说明配置系统支持调试信息重定向至显示屏的方法。内核配置配置内核支持 Framebuffer Console，在内核源码目录进入 menuconfig 配置界面，使能下列功能 FRAMEBUFF
npm 包管理器的常用命令测试环境为node>=8.1.3&&npm>=5.0.31， 首先是安装命令//全局安装
npm install 模块名 -g
//本地安装
npm install 模块名
//一次性安装多个
npm install 模块1 模块2 模块3
//安装开发时依赖包
npm install 模块名 --save-dev
//安装运
众所周知Matlab的强大运算能力让各种工程软件望而却步，而VC程序的友好界面又让人爱不释手，如果能够让两者的优势结合起来的话，势必能让程序员欢欣鼓舞。还好MathWorks已经为我们想到了，基本上现在市面上主流的Matlab版本都可以支持VC和Matlab的混合编程。但是目前网上资料基本上都是基于Matlab 6.0和VC 6.0的，和新版本的实现方法有所不同，因此笔者通过不断的尝试和研究，终
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2024-06-18 21:38:18
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mask-rcnn pytorch实现 自用，记录maskrcnn pytorch代码1、模块batch_normclass FrozenBatchNorm2d():function:批量正则化torch.half():将tensor转换为其半精度tensortensor.rsqrt():开方mischelper class that supports empty tensors on some
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2023-11-24 20:05:56
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RNN Cell循环神经网络的隐藏层都是线性层（Linear），由于它主要用于预测有前后关系的序列输入，所以它像斐波那契数列一样，后一次循环要输入前一次的输出，即，递归地求出下一次输出，故弹幕里有不少人称之为递归神经网络。 下图中的左边就是一层 RNN 的隐藏层，右边是它运行的过程（RNN Cell 一直是同一个，只是可视化运行的过程）。指向下一次输入的红色箭头就是前一次的输出 ， 是数据加载器每
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2024-06-12 14:01:45
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系列文章目录【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（0）【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（1）【模型部署】人脸检测模型DBFace C++ ONNXRuntime推理部署（2） 文章目录系列文章目录1 C++推理流程2 关键API介绍3 DBFace推理C++代码展示4 推理结果及比较参考资料 在实际应用中，由于语
R的包（package）通常有两种：
1 binary package：这种包属于即得即用型（ready-to-use），但是依赖与平台，即Win和Linux平台下不同。
2 Source package: 此类包可以跨平台使用，但用之前需要处理或者编译（compiled）。
.libPaths()：查看包的安装目录
library()：查看已经安装的包目录
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2024-08-14 11:55:59
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因工作需要，需要将目标检测模型 部署在开发板上。在走了很多弯路后 找到一个成功的案例并记载下来这里说一下我现有的硬件设备 。我是购买的RADXA的rock3a开发板 搭载的soc是rk3568这是开发板的正面图，因为瑞芯微针对计算机视觉中的目标检测模型有一套自己的前向推理框架，所以我就着眼于搭载rockchip的开发板rock3a目标检测模型 这里采用的是yolo模型 由于原生yolo
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2024-07-05 20:05:07
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【代码】rknn如何查看runtime和驱动的版本。
原创
2023-11-10 13:55:35
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RCNN，SSD， YOLO的优缺点比较及反思1. RCNNFast-RCNNFaster-RCNNFaster-RCNN 系列的反思2. YOLOYOLO V1YOLO V2YOLO V3YOLO系列的反思3. SSDSSD反思 1. RCNNrcnn对于原有的目标检测算法提升50% 在VGG-16网络模型下，voc2007数据集上准确率为66%，但是速度很慢，内存占用量大，主要原因为候选框由
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2024-03-26 14:33:07
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目录Keras简介快速浏览模型安装和导入转换器将Keras模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献下载源547.1 KB系列文章列表如下：ONNX系列一 --- 带有ONNX的便携式神经网络ONNX系列二 --- 使用ONNX使Keras模型可移植ONNX系列三 --- 使用ONNX使PyTorch AI模型可移植ONNX系列四 --- 使用ONNX使TensorFlow模型可移植ONNX系列五
RO39 – 在一个事务中实现多个ClientDataSets 更新 RemObjects
提示
:
我们相信本文是正确的
,
但我们不做任何保证
.
在此感谢
Erick Sasse
写的文章
,
很高兴在此发表
. 从两层迁移到三层第一个要面临的窍门就是摆脱在客户端控制事务
.
客户端不应该开始和
# 从入门到精通：如何实现"from rknn.api import rknn"
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"from rknn.api import rknn"这个操作。在这篇文章中，我将逐步展示整个流程，并为每一个步骤提供详细的代码示例和解释。
## 整个流程
在介绍每一个步骤之前，我们先来看看实现"from rknn.api import rknn"的整个流程。以下
原创
2024-04-28 10:21:38
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最近忙于爬坑搭建自己的公网流媒体服务器，RKNN的使用教程写的不太及时，在此对各位朋友说声抱歉。我将继续努力将本人使用RKNN工具进行算法移植、开发的教程分享给大家。 文章目录1.可视化工具的启动2.可视化工具功能介绍3.本人遇到的问题汇总 1.可视化工具的启动RKNN ToolKit有两种使用工具，一种是通过Python工具进行模型转换及量化，另一种通过可视化工具手动选择进行模型转换及量化
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2024-06-21 17:27:14
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关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
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2024-05-21 15:24:31
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在Windows 2003中集成RAID卡驱动 新弄了一台文件服务器，用一块 Promise TX 4310 SATA卡接4块500GB硬盘做RAID 5。弄好RAID装Windows2003 （集成SP2），提示找不到硬盘，唉，2003还是老了，这种硬件也不认。需要用软盘导入驱动，新机器，也没有软驱了。还是那句话，自己更生，丰衣足食。必要的工具： Windows 2003 安装盘或者I
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2024-08-05 12:57:15
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