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
绘图工具直线L画图用得最多的工具，用法也很简单，由于直线等命令使用频率最高但键位操作却很不方便，所以我们有必要更改它。构造线XL无限延伸的直线，在标注等绘图时起辅助作用，虽然可以打印出来，但不作为作图主体使用。多段线PL用处很大，填充时用此工具先创建边界可以避免机器分析填充区域的时间。用它计算面积和周长也很好用。还可以用它画箭头和粗线。正多边形POL画图时很少用到它。属性是闭合的，可以设
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2024-09-14 20:48:26
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1 KNN算法介绍 KNN算法又叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。KNN算法是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和Kmeans相似（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN算法基于实例之间的相似性进行分类或回归预测。在KNN算法中，要解决的问题是将新的数据点分配给已知类别中的某一类。该算法的核
我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小如何度量，就是用范数
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
需求描述：
现在一个页面有4个输入框，每个输入框都绑定有一个验证规则。要求在用户输入完毕后根据每个输入的规则对用户输入进行验证。而且这些验证规则是用户在后台可以动态更改的。如下图所示：
最初的想法：
&nbs
记录一下最近遇到的ONNX动态输入问题1. 一个tensor的动态输入数据首先是使用到的onnx的torch.onnx.export()函数：贴一下官方的代码示意地址：ONNX动态输入#首先我们要有个tensor输入，比如网络的输入是batch_size*1*224*224
x = torch.randn(batch_size, 1, 224, 224, requires_grad=True)
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角度在excel中如何输入并使其能计算
excel角度输入正常情况下是不能在一个单元格内输入度分秒，即使你输入成123°45′67.89″的格式，但是excel是不认识这种格式，不会进行计算的。excel计算都是用弧度的。 本文将会用两种方法在excel输入角度，然后让其转化为弧度，这样就可以进行后续的角度计算了。第一种取整法 excel中角
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2024-03-22 13:38:13
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一、基本概念 RNN针对的数据是时序数据。RNN它解决了前馈神经网络，无法体现数据时序关系的缺点。在RNN网络中，不仅同一个隐含层的节点可以相互连接，同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出。 RNN中主要有以下几个参数： （1）Xt表示第t隐含层的输入层的输入, St表示第t隐含层的隐含状态，Yt表示第t隐含层的输出 （2）U表示Xt的参数，W
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2024-08-08 11:52:51
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php的print,print_r,printf,sprintf,die,echo,var_dump,var_export 1 echo()可以同时输出多个字符串,可以多个参数,并不需要圆括号,无返回值。2 print()只可以同时输出一个字符串，一个参数,需要圆括号,有返回值,当其执行失败时返flase . print 的用法和C语言很像，所以会对输出内容里的%做特殊解释。 $a=print('
RNN介绍 在读本文之前，读者应该对全连接神经网络（Fully Connected Neural Network， FCNN）和卷积神经网络（ Convolutional Neural Network， CNN）有一定的了解。对于FCNN和CNN来说，他们能解决很多实际问题，但是它们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的 。而在现实生活中，我们输入的向量往往存在着
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2024-07-15 16:09:38
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作者：丁点helper 回忆一下上一讲用到的例子：输入数据的代码在上一讲详细讲解过，这里总结如下： age <- c(25, 34, 59, 60, 20)
#患者年龄type <- c(1, 2, 2, 2, 1)
#糖尿病类型status <- c("poor", "improved", "excellent", "poor", "excelle
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2024-05-28 15:08:56
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香农的通信理论证明了在一定信道条件下信息传输速率有个上限。上世纪九十年代初，人们发明了新的信道编码方式，基本上达到了那个上限。这样看来，信息传输速率再提高已无可能，信息科学剩下的就是降低复杂度等实际问题了。然而就在那个时候，一种全新的思路开创了在无线通信中成倍增加信息传输速度的可能，那就是多天线系统，英文的直译是“多输入多输出”（multiple-inputand multiple-output）
接上一篇完成的pytorch模型训练结果，模型结构为ResNet18+fc，参数量约为11M，最终测试集Acc达到94.83%。接下来有分两个部分：导出onnx和使用onnxruntime推理。一、pytorch导出onnx直接放函数吧，这部分我是直接放在test.py里面的，直接从dataloader中拿到一个batch的数据走一遍推理即可。def export_onnx(net, testlo
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
# 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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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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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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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
