深度学习已经在生活的方方面面被应用和重视。随着手机算力的不断提升，以及深度学习的快速发展，特别是小网络模型不断成熟，原本在云端执行的推理预测就可以转移到端上来做。端智能即在端侧部署运行 AI 算法，相比服务端智能，端智能具有低延时、兼顾数据隐私、节省云端资源等优势。目前端智能正逐渐变为趋势，从业界来看，它已经在 AI 摄像、视觉特效等场景发挥了巨大价值。ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经

从Transformer到VIT再到MAE引言Transfomer提出的背景模型架构具体细节Add&NormAttention：Multi-Head Attention自注意力机制（self attention）Positional EncodingViT提出的背景：模型架构：具体细节：维度序列信息Class Token的作用：Transformer处理任意长度的输入结论：MAE（CV版的

深度学习已经在生活的方方面面被应用和重视。随着手机算力的不断提升，以及深度学习的快速发展，特别是小网络模型不断成熟，原本在云端执行的推理预测就可以转移到端上来做。端智能即在端侧部署运行 AI 算法，相比服务端智能，端智能具有低延时、兼顾数据隐私、节省云端资源等优势。目前端智能正逐渐变为趋势，从业界来看，它已经在 AI 摄像、视觉特效等场景发挥了巨大价值。ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经

segment fault/error，产生core dump的可能原因和排查方法表现/现象可能的原因内存访问越界多线程未加锁非法指针堆栈溢出.排查的方法直接法：间接排除法：简而言之就是访问了错误的内存段或者是0地址。表现/现象在Eclipse的输出框或者Linux终端调用运行的时候报出xxxxx文件的某一行有一个segment error/fault这个问题属于比较棘手和麻烦的问题，因为像这个内

生成requirements.txt，pip freeze会将当前PC环境下所有的安装包都进行生成,再进行安装的时候会全部安装很多没有的包.此方法要注意。导出结果会存在路径，生成的requirements.txt文件在当前目录下。，这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描，发现使用了哪些库，生成依赖清单。生成的requirements.txt文件在当前目录下。生成的requirements.txt

看下面这个图像分类任务的例子，在测试图片的任意位置贴一个固定大小的灰色方块，看看方块贴各个位置时对于预测结果的影响，把综合结果显示为热力图（越偏蓝影响越大），如图可见这种方法找到的关键特征是比较合理的。显著性是图像的突出部分，我们的大脑会特别关注这个部分。包含了主要模块以及扩展模块，扩展模块主要是包含了一些带专利的收费算法（如shift特征检测）以及一些在测试的新的算法（稳定后会合并到主要模块）。

OpenGL学习笔记GLUT，GLEW和GL Tools什么是GLUT什么是GLEW什么是GL ToolsGLUT，GLEW和GL Tools都是OpenGL的库，方便我们使用它。什么是GLUTGLUT是OpenGL utility toolkit （OpenGL实用工具箱）的缩写，简而言之，就是为了我们不为在任何平台的细枝末节的东西操心，同时，不必了解特定平台的GUI编程，它包含简单的GUI功能

这里主要是指用模型估计图片中的物体深度，这样的方式获得的结果，在一张图片中不同的像素点之间的相对深度差，但是在在连续的图片序列中，两帧之间的深度估计结果没有必然的联系。例如，假设上面的面具是一个视频序列，在第一帧面具左眼的深度为100，面具右眼的深度估计为110.第二帧中，面具的左眼的深度可能是1000，而右眼的深度可能为1010。可以发现，两帧之间同一区域的深度，在采用深度学习模型估计的时候，其

在处理图像时，需要根据图像的实际情况进行不同类型的Mat矩阵的创建和处理。在上述代码中，我们使用了createBitmap函数将Mat矩阵中的数据复制到Bitmap中，其中Bitmap_Config::ARGB_8888表示Bitmap的像素格式为ARGB8888，即每个像素点占4个字节。AndroidBitmap_lockPixels和AndroidBitmap_unlockPixels的底层逻