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架构设计图本系统设计硬件设计采用 Intel® CPU(iGPU) + GPU[可选] ,CPU 必须为 Intel® 架构,独立 GPU 可根据实际需要灵活扩展。 本系统全部采用 Docker 微服务运行,描述如下: 图例中,①作为 AI 推理服务器,运行 OpenVINO™ Model Server 容
在开始介绍RT-DETR这个网络之前,我们首先需要先了解DETR这个系列的网络与我们常提及的以及存在着何种差异。首先我们先简单讨论一下以及两者的差异与共性:1、两者差异:顾名思义,这两者一个显而易见的差别就是有无anchor,是需要手工选取不同比例大小的anchor来得到proposals,而则不需要。当然两者具体差异肯定不是这么几句话就能说的清的,这里不做详细讨论所以按下不表。2、两者共性:两者
jetson agx orin开箱及接口介绍
RKNN的模型转换和推理介绍,API介绍并且以yolox为例实现转换和推理
十八届智能车完全模型组
随着物联网趋势的不断加深和 5G 等网络建设的持续发展,消费物联网和产业物联网设备都将与日俱增。目前的智能物联网设备大都采取通过将数据通过网络上发至云端,由云端进行统一的处理。然而广泛的智能终端接入和海量的感知数据在传输过程中占用的巨大带宽,将数据直接传输至云端也增加了隐私泄漏的风险。在边缘侧进行计算可以减少了核心网络的流量从而释放网络带宽的压力,也完成了一定的数据保护,但是其资源受限会导致的无法
1.背景介绍随着互联网和人工智能技术的发展,数据量不断增加,计算需求也随之增加。云计算是一种可以满足这种需求的技术,它可以让用户在网络上获取计算资源,实现资源的共享和集中管理。然而,云计算也面临着一些挑战,其中一个主要的挑战是延迟。延迟是指从数据发送到接收端所需的时间,对于实时性要求高的应用,如人脸识别、自动驾驶等,低延迟是非常重要的。为了解决这个问题,人们开始关注边缘计算。边缘计算是一种...
当个人或组织与其他组织或与之共事的人有财务、商业、法律或专业关系时,可能会产生利益冲突,进而影响作者的研究结果与倾向。在行业机构或私营公司的董事会中占有一席之地,这些机构或公司可能从公布的调查结果中受益,或在财务或声誉上处于不利地位。如果没有相互竞争的利益需要申报,作者应在利益冲突说明中列出,确认没有相关的金融或非金融相互竞争的利益需要申报。文章发表的内容可能引起的个人、政治、宗教、意识形态、学术
本文内容包括:在主机上使用PyTorch搭建网络,使用torch.onnx导出ONNX模型,上传到Jetson NX开发板上后使用trtexec将ONNX模型转为TensorRT模型,再通过C++ TensorRT实现模型推理。本文推理代码参考YOLOX的,模型参考某单目测距模型(UDepth)。这部分的代码是参考YOLOX的推理框架,做了一些修改,总的来说是一个非常简单朴素的推理流程,如果有一些
jetson agx orin 的pytorch、torchvision、tensorrt安装最全教程
边缘计算中的边缘(edge)指的是网络边缘上的计算和存储资源,这里的网络边缘与数据中心相对,无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。作为一种新的计算范式,边缘计算将计算任务部署于接近数据产生源的网络边缘,利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口,大大减少上传至云数据中心的数据量,缓解网络带宽压力,同时可以更好地解决数据安全和隐私问题。在边缘计算环境下,数据具有异构性且数据量较大,数据处..
EdgeOne 将安全能力下沉至最接近用户的CDN边缘节点,在最靠近源头的地方抵御恶意流量,为客户提供立体化防御体系,同时提供4、7层全方位加速能力,针对金融行业的动、静态加速或者混合加速场景,一站接入实现数据传输最大化访问性能,高可用保障,显著提升用户体验。,便于问题的快速排查和解决;同时,金融行业是天然的数据密集型行业,业务规模大、机构间业务交互多,且行业对延时和低可用的容忍度很低。,基于 T
并且,不同于国内对于黑灰产的高压治理,海外的攻击资源和态势严峻,以DDoS攻击为例,近三年来,腾讯云平台监控到100G以上的DDoS攻击持续上涨、平均每2个小时就会发生一次,而游戏行业在其中占比超过一半,厂商如不能妥善处理,可能对自身的经济利益及声誉造成重大损害。另一方面,EdgeOne的四层加速功能,对TCP的流量进行代理加速,全球玩家都可以就近接入,利用EdgeOne的加速网络和长链接机制,保
编者按:5月24日,为期四天的OpenStack温哥华峰会圆满落幕。本届峰会中,包含Keynote在内的288大议题让参会者领略了一场空前的开源技术盛会,同时留下了许多前沿技术和宝贵的实践经验。接下来九州云将就“Edge Computing、Private & Hybird Cloud、Container Infrastructure、Telecom & NFV、C
即使是面试跳槽,那也是一个学习的过程。只有全面的复习,才能让我们更好的充实自己,武装自己,为自己的面试之路不再坎坷!今天就给大家分享一个Github上全面的Java面试题大全,就是这份面试大全助我拿下大厂Offer,月薪提至30K!我也是第一时间分享出来给大家,希望可以帮助大家都能去往自己心仪的大厂!为金三银四做准备!
NVIDIA DeepStream SDK 开发指南中,有关示例、插件和库源代码的描述。
是一个全新的基于容器技术的分布式架构的云部署方案,是Google开源的容器集群管理系,为部署容器化的应用提供资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。拥有的编排容器化应用的能力扩展到边缘的节点和设备,并为云和边缘之间的网络、应用部署和元数据同步提供基础架构支持。学习环境的相关工具进行梳理,并对不同工具从安装方法、使用方法、相应原理的维度进行横向和纵向对比,如表
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EdgeGallery 旨在构建一个开源的、多用途的边缘计算平台,以支持MEC的各种用例和应用程序。EdgeGallery提供了一套工具、框架和资源,帮助开发者更容易地构建和部署边缘应用程序,从而利用MEC的潜力。代码仓库:https://gitee.com/edgegallery。
某企业根据自身业务需求,实施数字化转型,规划和建设数字化平台,平台聚焦“DevOps开发运维一体化”和“数据驱动产品开发”,拟采用开源OpenStack搭建企业内部私有云平台,开源Kubernetes搭建云原生服务平台,选择国内主流公有云平台服务,基于数字化平台底座,面向业务开发边缘计算云应用产品。拟将该任务交给工程师A与B,分工协助完成云平台服务部署、云应用开发、云系统运维等任务,系统架构如图1
随着我国 经济 的快速发展,生活水平的不断提高,智慧社区是充分借助互联网、物联网,涉及到智能楼宇、智能家居、路网监控等。安全、舒适、快捷、方便的智能小区有利于提升人民生活幸福感。智慧物业的建设,行业从传统大量依靠人的管理模式转变为科技管理模式。科技创新将真正解决物业管理行业的所有痛点,在智慧物业建设过程中,充分发挥各个环节的协作,找到各类运营模式的融合点,创造智慧物业的价值。智慧物业主要监测方面如
5月6日,边缘计算社区正式发布“2022中国边缘计算企业20强”榜单,开放云边基础架构领导者九州云,凭借在边缘计算领域的深厚积累、创新技术以及产品优势脱颖而出,连续四年实力上榜!继2019年、2020年、2021年上榜之后,叕一次获此殊荣!边缘计算社区长期致力于推进边缘计算领域知识的传播和生态发展建设、促进边缘计算行业更好发展,自2019年起每年年中发布“中国边缘计算企业20强”榜单,遴选边缘计算
简介:6 月 26 日,阿里云联合 VMware、Intel 举办 KubeMeet 定制专场,发起一次OpenYurt 社区和 EdgeX Foundry 社区的“聚会”,聚焦云原生和边缘计算融合难题,帮助开发者解决大规模应用场景下的交付、运维、管控等挑战,12 位来自不同行业和应用场景的社区贡献者,将和两个开源项目核心成员一起,共同分享云原生在边缘的实践与应用。将云计算的能力下沉到边缘侧、设备
去年使用了瑞芯微的RV1126的模组做了一个ai小相机(视频地址在这里),当时感觉性能还可以,就是开发环境太过一言难尽了。最近又发现有厂家使用另外一个新型号RV1106推出了开发板,价格十分喜人。关键是现在的开发生态比我当时友善太多了,资料更规范了,github上也有配套的各种开源仓库。一番体验下来,感觉还是不错的。现在的rknn开发环境相对以前我接触时简便和优雅了许多。在这个基础上,加上你自己的
2023年7月7日那天,嘉楠科技在网上开源了最新一代K230芯片的软硬件开发包。我尝试点开公布的GitHub仓库,惊喜地发现这个开源做得十分不错,整个sdk工程都放出来了,工程目录简洁清晰,技术文档也是做得十分用心。正好我在用爱芯的ax620a做一款移动的ai传感产品时遇到了闭源的问题,对于我来说定制硬件比较不灵活还有成本也高,比较头痛。现在正好碰到了貌似合适的替换方案,于是马上就联系了嘉楠的小姐
官方地址:https://gitee.com/mindspore-lab/mindface#/mindspore-lab/mindface/blob/main/tutorials/detection/infer.md。代码:https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/identify_and_draw_boxe
边无际致力于提供能够满足客户需求的灵活、高效的边缘计算解决方案。LF Edge的使命是创建一个开源的边缘计算技术联盟,其社区驱动的方法确保边缘计算解决方案具有可访问性、安全性和可扩展性。此次加入表明边无际支持LF Edge的目标,积极推动整个边缘计算行业的发展。通过加入LF Edge,边无际将能够与其他行业领袖合作,并为开源边缘计算标准的发展做出贡献。:“我们很高兴能加入LF Edge,为开源边缘
很多炼丹师不知道自己英伟达显卡支持哪些精度模式,本文整理了NVIDIA官网的数据,为你解开疑惑。1. 首先了解CUDA计算能力及其支持的精度模式;2. 查看自己显卡(或其它NVIDIA硬件)的计算能力值为多少。通过以上两表,可了解每个硬件支持的精度模式。
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