背景要说StarlingX，首先要弄清楚其发展的背景，作为致力于边缘云的基础设施，可以从两个角度，一个是云计算的发展，另一个是边缘计算的发展云计算的发展经历了虚拟化→基础云-->云原生的发展，虚拟化时代的vmware领航着当时的云发展，通过VMware完成虚拟机资源的统一管理，显然这种方式有一定局限，必须采购VMware的商业产品，只能使用VMware虚拟机，性能也比较受...

背景要说StarlingX，首先要弄清楚其发展的背景，作为致力于边缘云的基础设施，可以从两个角度，一个是云计算的发展，另一个是边缘计算的发展云计算的发展经历了虚拟化→基础云-->云原生的发展，虚拟化时代的vmware领航着当时的云发展，通过VMware完成虚拟机资源的统一管理，显然这种方式有一定局限，必须采购VMware的商业产品，只能使用VMware虚拟机，性能也比较受...

gpu精度不一致问题追查在做模型转换相关工作，但是最近发现转换后的模型精度评测的时候会出现两次评测精度不一致, 模型转换是从caffe转换成量化后的onnx模型，中间会有几个临时模型，分别为original_onnx, 这个是直接转换的模型，一个optimized_onnx，是对原onnx模型进行结构优化/整合后的模型，另一个为quantized_onnx模型，既量化后的模型，我们发现对量化后对模

总述项目地址：https://github.com/golang/groupcache原博客地址：http://www.straka.cn/blog/groupcache-source-code-reading/题外话，是memcached的作者写的，细节处还是很精彩的groupcache已经在dl.Google.com、Blogger、Google Code、Google Fib...

先各自安装两种版本/usr/bin/下会有python2.x 和python3.x及相关的软连接ln -s /usr/bin/pythonV.x /usr/bin/pythonY.x 就能使用Y版本的python如果yum出问题了，那么就将vi .usr/bin/yumvi/usr/libexec/urlgrabber-ext-downvi/usr/bin/yum-conf...

最近弄了个机器人，想给他加上个TTS模块，提升交互性。TTS有在线、离线的多种实现方法，其中在线方法不是很必要，因为TTS相对ASR（语音识别）计算量小，算法难度低，离线的基本都能够满足需求，其中离线的又分为基于芯片的和纯软件的方法。但软件的方法目前只看到PC平台的，尚未有单片机平台的，而我的主控是Arduino平台的Atmel mega328p，并不能完成纯软件的TTS，所以

随着人工智能的大火，计算机视觉（computer vision）技术也热了起来，在很多所谓的人工智能领域大放光彩，尤其是模式识别，图像分类，而这也少不了对USB摄像头的图像的获取操作，然而我在起初寻找usb摄像头图像的获取方法时竟费了一番周折，通常的做法实在是不方便。一种常见的方法是用DirectShow, 这里有相关链接https://github.com/5455945/VideoCapt..