基于机器视觉技术的条形码在线识别系统设计　　本设计研究EAN13条形码识别的译码技术，在基于机器视觉技术上，构建了一套条形码在线检测识别系统，系统将由以下几个部分构成：条形码图像定位与采集、计算机图像预处理、条形码图像中值滤波去噪、条码解析与识读。经过实验，确定该系统可对绝大部分EAN13条形码进行快速并准确的识读。关键词:机器视觉；图像处理；条码识别；在线检测；EAN13条形码；Q...

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本文旨在为大家提供jetson嵌入式系列模型部署两个简单的技术路线，直白的说就是给大家安利两个仓库分别是tensorrtx和。本文采用常见的yolov5(v6.0版本)目标检测算法实现在jetson nano上的模型部署工作(PS:手头只有nano，太穷了，😂)。假设各位看官的jetson nano环境配置已经完成，能够使用yolov5成功训练自己的数据集。我们重点关注jetson nano上的

快速掌握6大模型部署框架(Pytorch+NCNN+MNN+Tengine+TensorRT+微信小程序)

目前，人工智能算法可以部署在云端和终端。在终端上运行检测算法有很多优点，比如只传输有价值的信息，而不是原始的大容量视频，可以有效降低后端部署服务器的传输带宽和计算存储量，使系统的整体架构更具可移植性。在模型推理阶段，可以适当降低了模型参数的精度，加快模型推理的速度，对模型推理结果影响不大。TensorRT是NVIDIA公司推出的GIE（GPU Inference Engine）C++库，其主要目的

链接：https://www.zhihu.com/question/517971355/answer/2721126560老潘用triton有两年多了，一直想写个教程给大家。顺便自己学习学习，拖了又拖，趁着这次换版本的机会，终于有机会了写了。triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.

然而，vSLAM 无法在动态复杂的环境中实现良好的定位通过将语义信息与 vSLAM 相结合，语义 vSLAM具有解决上述问题的能力。然后，我们收集并分析了当前最先进的语义vSLAM系统Semantic vSLAM 不仅可以在建图过程中获取环境中的几何结构信息，还可以识别环境中的物体并获取语义信息，以适应复杂的环境，执行更智能的任务。与之前的纯几何vSLAM相比，新阶段的感知SLAM具有更鲁棒的性能

FastChat 是 2023 年非常知名的一个大语言模型项目，该项目不仅提供了大语言模型全量参数微调、Lora参数微调、模型推断、模型量化、模型部署及调度等全套的源代码，而且还开源了他们基于 LLaMA2 底座进行指令微调的一系列 Vicuna 模型权重，因此非常适合学习和使用。就 FastChat 模型部署部分而言，它分为三个部分：controller、worker、api_server。这三

我们认为，如果我们可以使用 QLoRA 将模型的大小减少大约 400%（因此 70b 模型将适合 35GB RAM），然后我们使用 FSDP 将其分片到两个或更多 24GB 消费卡上，那么就剩下剩余足够的 RAM 来训练模型。项目，这是他发现的最完整的 FSDP 微调实现，并密切跟踪它如何与 BitsandBytes 以及 Hugging Face 的 PEFT、Transformers 和 Ac

这个项目的 GUI 支持流式传输、无限对话、保存对话、预设 Prompt 集、联网搜索、根据文件回答、渲染 LaTeX、渲染表格、代码高亮、自动亮暗色切换、自适应界面等功能。进入访问界面之后默认是openai gpt-3.5-trubo 模型，填入你的openai api key，api key 的获取方法已经烂大街了，自行搜索即可，如果选其他语言模型也需要填写相应的key。然后我们进行访问，打开