百度网盘免费提速正常情况下我们的百度网盘下载速度慢的可怜 当然我们可以购买svip进行下载加速 不想氪金的用户，百度也提供了免费的下载加速，官方允许的哦， 一个是每天都有的免费60s（下载速度svip速度），一就是接下来我要介绍的啦最快速度可以达到svip的速度呦文章目录百度网盘免费提速1、首先点击设置2、点击传输3、传输里面有个下载提速4、点击 去开启5、勾选同意 开启下载提速6、选择提速模式即
基于paddlehub实现驾驶员分心驾驶状态检测一个项目教你学会如何使用PaddleHub在自己数据集上实现迁移学习本项目已更新至PaddleHub2.0，使用旧版PaddleHub的同学可在本项目版本中查看上一版本背景在我们的生活中，驾驶员疲劳驾驶的情况较常见，但因疲劳驾驶多出现于长途驾驶以及对应的限制制度的落地实施，疲劳驾驶情况呈下降趋势。而分心驾驶引发的交通事故却呈上升趋势，且分心驾驶具有不
初识K-NN（k-Nearest Neighbor）：K-NN（k-近邻算法）是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常的简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k 个“邻居”的信息来进行预测，通常在分类任务中可以使用投票法，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最
## Hive Inert 提速指南
Hive 是一个用于大规模数据处理和分析的工具，基于 Hadoop 构建。尽管 Hive 提供了高层次的抽象，使得数据操作变得简单易懂，但在某些情况下，Hive 的性能可能不会达到预期。特别是在执行数据查询时，数据的“瘫痪”（inert）现象可能导致延迟。因此，为了提升 Hive 的性能，特别是在处理大数据时，我们需要采取一些策略。
### 一、理解 Hi
原创
2024-08-03 10:01:03
56阅读
# 项目方案：优化mysqldump的速度
## 问题描述
在进行数据库备份时，使用mysqldump命令速度较慢，影响了数据库备份的效率。我们需要找到一种方法来优化mysqldump的速度，以提高备份效率。
## 方案介绍
### 1. 使用并行备份
通过同时备份多个表来提高备份速度，可以使用`--single-transaction`参数避免锁表，同时使用`--lock-tables`参数
原创
2024-06-05 06:14:00
227阅读
模型转换Rockchip提供RKNN-Toolkit开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。用户通过提供的 python 接口可以便捷地完成以下功能：1）模型转换：支持 Caffe、Tensorflow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet 模型，支持RKNN 模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用。2）模型推理：能够在 PC 上模拟运行模型并获取推理结果，也可以在指定硬
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2024-03-29 13:20:00
65阅读
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
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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# 提速Python官网的法门
Python作为一种流行的编程语言，官方网站也成为了许多开发者访问的首要途径。在一定情况下，网站的响应速度直接影响用户体验。因此，提升Python官网的访问速度变得至关重要。下面，我们将探讨一些有效的方法，以提高网站速度，包括内容分发网络（CDN）、缓存、压缩资源、优化图片、使用现代化的Web技术等方面。
## 一、使用CDN加速
内容分发网络（CDN）通过在
halcon在深度学习中提供了7种学习方式和例子。其中最为常见的为语义分割，一般使用与在需要标注显示的缺陷检测项目中。几乎所有的2D缺陷检测都可以使用语义分割作为项目部署。 先上完整程序预处理部分*** 设置输入输出路径 ***
*总路径
AllDir := 'E:/HALCONDeepingLearn/单一缺陷/训练图/训练'
*图片路径
ImageDir := AllDir +'/全部训练_i
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2024-09-25 12:43:38
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目录 yolov相关介绍预训练是检测动物世界的动物的，1060显卡单帧需要300毫秒 yolov相关介绍论文地址： https://arxiv.org/pdf/2208.09686.pdf代码地址： https://github.com/YuHengsss/YOLOVModelsizemAP@50valSpeed 2080Ti(batch size=1) (
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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every blog every motto: There’s only one corner of the universe you can be sure of improving, and that’s your own self.0. 前言目标检测入门实战教程1. 正文1.1 感性认识我们想做的事，其实并不复杂。说白了就是输入一张图，输出对应的有标框（标注对应的物体）的图。如下图所示： 更
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2024-09-26 10:38:14
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1.FFmpeg简介 ffmpeg是一个跨平台的音视频处理库，为了跨平台那么需要编译出适应用于各个平台的ffmpeg库。 一般在 windows 平台下会进行 windows 开发和安卓开发,所以本文的目的就是在windows 平台下编译用于windows 和安卓使用的ffmpeg库。 FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或G
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2024-03-14 06:29:33
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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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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
·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
