张量计算的优化张量计算是个看似陌生，实际上很常用的概念，它包括滤镜、核函数计算、矩阵乘法、卷积等一大类算法，是图像算法、机器学习以及深度学习的基础。如何进行高效的张量计算，是OpenCV之类的图像库、OpenBlas之类的高性能计算库以及MNN之类的深度学习推理引擎要解决的核心问题。本文主要以深度学习的推理引擎为具体应用场景，谈一下张量计算的主要优化策略。相关链接：https://gith...

卷积神经网络（CNN）实现背景卷积神经网络广泛用于图像检测，它的实现原理与传统神经网络基本上是一样的，因此将普遍意义的神经网络和卷积神经网络的实现合成一篇。神经网络实现思路“扔掉神经元”尽管所有教程在介绍神经网络时都会把一大堆神经元画出来，并且以输入节点——神经元——输出结点连线，但是，在编程实现时，基于神经元去编程是低效的。典型如这篇经典文章里面的代码：http://blog.csdn.net

InternVL () 是一个多模态模型，结合了视觉和语言处理能力，适用于图像理解、视觉问答等任务，相比QwenVL更为轻量。为了使 InternVL 模型能够在 MNN（Mobile Neural Network）推理框架中高效运行，我们对其进行了适配和优化。以下是 MNN LLM 支持 InternVL 模型的技术实现细节。

DeepSeekVL (https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat/) 是 DeepSeek 开发的多模态大语言模型。7b 模型可以基于 MNN (https://github.com/alibaba/MNN/)在高端手机上运行，因此进行了一下适配。

张量计算的优化张量计算是个看似陌生，实际上很常用的概念，它包括滤镜、核函数计算、矩阵乘法、卷积等一大类算法，是图像算法、机器学习以及深度学习的基础。如何进行高效的张量计算，是OpenCV之类的图像库、OpenBlas之类的高性能计算库以及MNN之类的深度学习推理引擎要解决的核心问题。本文主要以深度学习的推理引擎为具体应用场景，谈一下张量计算的主要优化策略。相关链接：https://gith...

绝影（Prestissimo）绝影是一个高性能移动端深度学习框架，其项目地址见https://github.com/in66-dev/In-Prestissimo

Android设备上一张图片的显示过程应用示例假如我们现在有一张这样的风景照想在Android设备（比如一个小米pad）上显示出来。首先想到的是写一个应用，用一个ImageView，把这张照片附到ImageView上显示，如下面的demo。MainActivity.javapackage com.example.pictureshow;import android.app.Activit

卷积神经网络（CNN）实现背景卷积神经网络广泛用于图像检测，它的实现原理与传统神经网络基本上是一样的，因此将普遍意义的神经网络和卷积神经网络的实现合成一篇。神经网络实现思路“扔掉神经元”尽管所有教程在介绍神经网络时都会把一大堆神经元画出来，并且以输入节点——神经元——输出结点连线，但是，在编程实现时，基于神经元去编程是低效的。典型如这篇经典文章里面的代码：http://blog.csdn.net

DeepSeekVL (https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat/) 是 DeepSeek 开发的多模态大语言模型。7b 模型可以基于 MNN (https://github.com/alibaba/MNN/)在高端手机上运行，因此进行了一下适配。

基于OpenGL ES的深度学习框架编写背景与工程定位背景项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能，但这是在PC/服务端上跑的，现在需要移植到移动端，因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。同类型的库caffe-android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未测试。CNNdroid，网址