目录 最好使用python3.5参考链接：1.、确保TensorFlow和相关的依赖安装成功2、下载faster rcnn程序包，3、在tensorflow这个虚拟环境中安装python依赖库4、配置5、下载VOC2007格式的数据集6、下载预训练的VGG16网络模型：7、现在就可以训练模型了：最好使用python3.5不要使用3.6，要不然容易出错参考链接：https://github
在colah的博客上看到一个LSTM的解读，非常清晰，推荐给有需要的朋友们，这里做个简单的记录。Understanding LSTM Networks从RNN说起所谓的RNN就是想要记住一些过去的信息，所以它具有环（loops）的形式，如下所示 上面的模块 的输入为 ，输出为 ，记忆体现在它将当前步的信息又送入下一步中，如果我们沿时
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2024-08-05 20:47:37
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Rancher 的部署有三种架构：单节点 Kubernetes ，单节点 Docker, 高可用 Kubernetes。 这里总结一下高可用的集群的准备条件。节点配置 在 RKE 集群中安装 Rancher 高可用，官方建议为高可用配置以下基础设施：3 个 Linux 节点，通常是虚拟机，可以自行选择的基础设施提供商，例如阿里云，腾讯云。1 个负载均衡器，用于将流量转发到这三个节点。一条 DNS
一、项目背景假如你训练了一个目标检测模型，你想让朋友快速体验一下，你会怎么做呢？ 一般来讲你会把代码打包发给朋友，然后告诉他怎么配环境，怎么部署模型。或者连同环境封装成docker镜像，让对方直接运行实例，但是对方得懂docker，也要懂模型部署等知识。即便朋友愿意去花时间体验，一波操作下来会面临各种奇怪的问题。为了方便快捷的体验应用，AI Studio平台最新上线了Gradio在线部署环境。不需
前言之前在看transformer的时候写了一篇文章，文章整体几乎是对着论文翻译过来的，最近也算是有时间看了看transformer的代码，也看了看别人文章的介绍，此处记录下来，方便自己以后查看。前一篇介绍transformer的文章链接：接下来对transformer的代码做简单介绍。Transformer1 模型参数# Transformer Parameters
d_model = 512
3.1 量化精度分析流程 计算不同情况下，同一层网络输入值的余弦距离，来近似的查看每一层精度损失的情况。具体量化精度分析的流程如下：3.2 量化精度分析accuracy_analysis接口 量化精度分析调用accuracy_analysis接口，推理并产生快照,也就是dump出每一层的tensor数据。会dump出包括fp32和quant两种数据类型的快照，用于计算量化误差。注:该接口只能在 b
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2024-08-13 14:08:29
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rlogin介绍远程登录（rlogin)是一个UNIX命令，在远程服务端的话，是一个服务，它允许授权用户进入网络中的其它UNIX机器并且就像用户在实际现场操作一样。一旦我们使用rlogin这条命令，登录到开启rlogin服务的主机，那这个时候，用户就可以操作主机允许的任何事情对IP地址进行探测，探测出rlogin这样的服务，它开启的是513端口，以及512是它验证的端口nmap 192.168.4
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2024-09-06 07:42:36
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在本篇博文中，我将详细记录如何完成“rknn docker部署”过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南与扩展应用等各个方面。
为了顺利进行rknn在Docker中的部署，首先我们需要明确软硬件要求，并做好相关环境的配置。
## 环境准备
### 软硬件要求
| 类型 | 规格 |
|-------------|---------
硬件环境：笔记本电脑win10系统、1050Ti显卡软件环境：Anaconda、Pycharm项目地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN一.环境搭建1. Anaconda创建一个虚拟环境conda create -n maskrcnn python=3.62. 安装必要依赖包（从github上down下来的项目内有requirements，保险起见还是
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2024-10-21 13:23:17
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一、自然语言处理通用解决方案 1、需要熟悉word2vec，RNN网络模型，了解词向量如何建模 2、重点在于Transformer网络架构，BERT训练方法，实际应用 3、开源项目，都是现成的，套用进去就OK了 4、提供预训练模型，基本任务拿过来直接用都成 二、TransformerTransformer的基本组成依旧是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络。输入输出都很直观，其核心架构就是中间的
在IOT平台注册设备，携带PSK和IMEI（PSK是为加密设备使用的）在平台设备注册后，设备就会添加到设备列表中，设备状态为离线状态 设备上电入网成功后（设备入网过程参考：BC95手动入网和自动入网），设置CDP服务器 AT+NCDP=xxx.xxx.xxx.xxx,5683 （IP为IOT平台接入地址，CoAP协议端口号可以省略） 【注】：平台注册设备时选择不加密方式，在配置CDP服务器地址时，
混合精度量化模型指标模拟计算（BitOps与参数规模） 模型的量化是将模型参数的存储位数降低，从而压缩模型或使模型更易于部署到特定硬件。例如不经量化的模型每个参数需要32个bit位存储，量化后的模型的参数可以仅使用8个bit位。而混合精度的量化不将模型参数量化到相同的bit位数（位宽），而是网络的不同层的参数采用不同的位宽。 这导致了混合精度量化模型的
Paddle+TensorRT+qt部署方案基于windows的高性能部署方案，使用paddle框架训练得到推理模型，结合paddle inference库修改封装编译dll的代码并添加 TesorRT 加速方案，最后在qt中调用编译好的dll。本篇编译paddlex库的dll，想要编译其余单独库(如PaddleDetection)的dll可以参考其它编译教程或者重写deploy的代码自己封装编译
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2024-05-11 09:29:11
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官网推荐架构及节点角色要求：Rancher 的 DNS 应该被解析到四层负载均衡器上。负载均衡器应该把 TCP/80 端口和 TCP/443 端口的流量转发到集群中全部的 3 个节点上。Ingress Controller 将把 HTTP 重定向到 HTTPS，在 TCP/443 端口使用 SSL/TLS。Ingress Controller 把流量转发到 Rancher Server 的 pod
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2023-12-08 16:38:25
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文章目录MagicMind 依赖示例C++ 编程模型sample_ops/sample_add 算子操作混合精度部署多模型部署单模型多实例部署多卡部署最佳实践1、性能指标吞吐率延时工具 mm_run性能优化2内存工具Profiler工具3性能和精度差异说明 MagicMind 依赖 MM 是将训练好的模型转换成统一计算图表示，附带有优化、部署能力。示例/usr/local/neuware/sam
以下的全部内容都是构建yolov3_spp模型 另外下面的所有的内容都是按照代码执行的顺序进行讲解的 在网络搭建之前大家应该已经准备好了自己的数据集，并将数据集转换为yolo的格式项目全部代码已上传至GitHub: yolov3-spp-annotations. 目录标题一、生成模型对应的cfg文件二、网络初始化2.1、解析cfg文件2.2、初始化各层结构2.3、获取所有YOLOLayer三、f
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2024-10-26 08:12:54
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©作者 | romerome、张倩一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Loo
文章目录深度学习经典方法概述检测任务中阶段的意义不同阶段算法的优缺点iou指标计算评估所需参数计算map指标计算Yolo v1整体思想yolo算法整体思路解读检测算法要得到的结果整体网络架构解读位置损失计算置信度误差与优缺点分析Yolo v2改进细节V2版本细节升级概述网络结构特点架构细节解读基于聚类来选择先验框尺寸偏移量计算方法坐标映射与还原感受野的作用特征融合改进 深度学习经典方法概述检测任
目录前言 1.torch下将模型转换为onnx模型2.实际演示转换3.使用4.结尾前言 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的文件格式，可以用于保存不同深度学习框架下的网络模型和参数，从而方便将模型进行不同框架下的转换。1.torch下将模型转换为onnx模型这里介绍一个函数——torch.onnx.export()：torch.on
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2024-10-05 14:44:40
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HRNET分割模型训练1. 制作数据集及标签：1.1 合成数据：python create_game_board_dataset.py img_merge/1.txt img_merge/2.txt img_merge/3/ img_merge/4/ ./out/
生成了图片数据和labelme格式的json标注数据####create_game_board_dataset.py
"""
@Br
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2024-03-08 16:04:20
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