人工智能iTOP-RK3568开发板主频2.0GHz丨双核GPU丨独立NPU4K高清 USB3.0 SATA3.0 PCIE3.0 双千兆以太网资料全开源丨即时在线支持丨供货无忧四核高性能64位处理器 Cortex-A55架构 主频高达2.0GHziTOP-RK3568开发板采用瑞芯微RK3568处理器，是一款中高端通用型SOC，22nm工艺制程。内部集成了四核64位Cortex-A55处理器&n
RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估 文章目录RKNN-Toolkit转换Tensorflow模型至Rockchip NPU推理并进行性能评估一、基本知识二、环境部署2.1环境准备2.2安装RKNN-Toolkit（以Python3.6为例）2.3注意事项：三、Tensorflow模型转换、推理及评估3.1在PC上仿真运行3.2在RV11
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2024-03-15 15:56:25
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1、简述 nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具，相对于其它一些系统资源监控工具来说，nmon所记录的信息是比较全面的，它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况，并且能输出结果到文件中，然后通过nmon_analyzer工具产生数据文件与图形化结果。另外，它并不会消耗大量的 CPU 周期，通常低于百分之二；在更新的计算机上，其CPU使用率将低于百
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2024-03-09 18:53:08
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浩辰CAD软件提供了动态输入功能，动态输入可以让我们将注意力集中到图面上，在绘制图纸的过程中不必经常看CAD命令行，从而提高绘图效率。但什么时候是相对坐标，什么时候是绝对坐标，对图纸绘制也是有所影响的。接下来就给大家详细介绍一下CAD软件中动态输入坐标与在CAD命令行中输入坐标的区别吧！ 动态输入是在图形窗口中跟随光标的输入方式，可以输入命令和提示，输入坐标，浩辰CAD在输入命令时提示相关命令，如
K临近(KNN)算法是一种原理比较简单的机器学习算法，其原理是将待分类数据与所有样本数据计算距离，根据距离由近到远选取K个临近点，根据临近点占比和距离权重对待分类点进行分类。由于需要做距离计算，样本数据每个特征必须为数值型数据。加入我们需要对不同鸟进行分类，从翼展、身高、体重三个方面对老鹰、鸽子、麻雀三种鸟进行分类计算。下面给出一组假设的样本数据：分类翼展体重身高老鹰2米5.0kg1.0米鸽子0.
RKNN Toolkit使用教程RKNN Toolkit:http://wiki.t-firefly.com/zh_CN/Core-180
原创
2022-08-24 17:52:35
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1、基本介绍RTKPOST是RTKLIB中比较关键的软件，属于后处理模块。功能一应俱全，基本能满足所有GNSS数据处理的应用要求，缺点是精度可能不太可靠（与其他高精度科研软件相比）。下面我将会逐个界面的对RTKPOST进行介绍。2、主界面 RTKPOST的主界面简洁，需要输入的文件基本包含在主界面。4~12表示你所处理的模式需要的卫星文件，需要根据自身的要求提前准备。其中最先要处理的是4
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2024-09-02 20:24:02
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上一篇我们讲解了如何编写gpio驱动，但是实际操作中，经常发现gpio引脚被占用的情况发生，那么本篇文章就详细讲解rxw平台下如何快速定位gpio复用问题以及如何解决。一、GPIO寄存器查找要想查看某个GPIO引脚可以配置的功能以及地址信息，需要查看TRM手册：《Rockchip RK3568 TRM Part1》第一步：
对于GPIO2 A2，我们转换成下面字符串然后搜索gpio2a2_sel这
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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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
环境描述：香橙派5调用转换的rknn模型，有如下报错问题描述：(yolo8) orangepi@orangepi5plus:~/230/rknn_model_zoo/examples/yolov8/python$ python yolov8.py --model yolov8n.rknn --img_save
I rknn-toolkit2 version: 2.3.0
--> Init
模型转换4.1.31 RKNN模型转换步骤4.1.33TensorFlow预训练模型转换为RKNNTensorFlow官网下载模型-转换-部署4.1.33TensorFlow自训练模型转换为RKNN自己训练模型
rknn转模型
原创
2023-05-18 17:17:43
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# 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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1 - kd TreeKD树是一种对K维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。KD树其实就是二叉树，表现为对K维空间的一个划分，构造kd树相当于不断的用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，构成一系列的k维超矩形区域，即kd树就是二叉树在高维上的扩展。kd树的每个节点最后对应于一个k维超矩形区域。kd树搜索的平均计算复杂度是O(logN)。假如维度是k, 而样本点一共N个，那么最
一、引言 RK3588S支持NPU，提供高达6.0Tops的算力，可以用于部署深度学习项目。本篇文章介绍Yolo v5代码开发、模型转化（RK3588S只支持rknn模型文件）、部署。 使用的RKNN-TooKit2，具体的环境搭建，请参考博文：RK3588(自带NPU)的环境搭建和体验（一
目录一、基本概念二、逻辑表达三、物理存储3.1 NCHW3.2 NHWC四、RGB图像数据举例五、不同框架支持 流行的深度学习框架中有不同的数据格式，典型的有NCHW和NHWC格式。本文从逻辑表达和物理存储角度用图的方式来理解这两种数据格式，最后以RGB图像为例来加深NHWC和NCHW数据存储
·第一段叫前端（Frontend）：其输入为源代码，输出为中间表示（IntermediateRepresentation，简写为IR，IR也被称作中间代码、中间语言）。IR没有标准语法。各编译器都可以自定义IR。比如LLVM就有LLVM IR，而Java字节码也是一种IR。前端的工作主要是解析输入的源码，并对其进行词法分析、语法分析、语义分析、生成对应的IR等。·第二段叫优化器（Optimizer
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2024-07-09 21:17:52
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谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全
splunk与日志分析splunk的使用splunk配置日志字段提取日志分析场景已知ip，查看行为 splunk的使用在安全服务的多种场景下，我们都离不开日志分析这项工作，特别是在应急与溯源的过程中，日志分析成为快速定位问题的重要方式。轻量级的日志分析我们通常使用文本编辑器或者excel等具备简单筛选功能的工具进行查看，但是对于大量级的日志分析，在很多场景下这些工具不再适用，下面我将介绍splu
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2024-09-27 17:05:10
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