1 深度学习的工作环境，一般流程安装好conda创建虚拟环境并且激活conda create -n pytorch python=3.6source activate pytorch.需要知道，使用conda命令安装库时，会安装其他的依赖库(或相关库)，而且这些库也有默认的版本。所以在多个库相互兼容的情况下，想要安装指定版本的库，可以使用pip进行单独安装2 安装pytorch进入pytorch官

若是填入的方式，一定注意名称的正确填写，可使用命令【ollama list】查看ollama下载的模型。：支持多种文档格式（如 Word、PDF、Excel、Markdown 等）的导入，自动完成文本预处理、向量化和问答分割，节省手动训练时间。OneAPI 是一个统一的接口管理与分发系统，旨在通过提供一个单一、统一的接口，简化对多个后端服务或数据源的访问。在下图中【语义检索】中，可以进一步勾选，这

ABSTRACT在各种应用中的成功伴随着计算和参数存储成本的显著增加。最近为减少这些开销所做的努力包括在不损害原有精度的情况下修剪和压缩各层的权重。然而，基于大小的权值剪枝从完全连通的层中减少了大量的参数，由于剪枝后的网络具有不规则的稀疏性，可能不能充分降低卷积层的计算成本。我们提出了一种cnn的加速方法，我们从被识别为对输出精度影响很小的cnn中删除滤波器。通过去除网络中所有的过滤器及其连接的特

通俗意思是在IOU值和中心点距离值相同时，两个框的长宽比指标越相似，说明预测框与目标框的对比效果越好。如下图所示，三种情况IoU都相等，但看得出来他们的重合度是不一样的，左边的图回归的效果最好，右边的最差。对于GIOU的缺点，即目标框包裹预测框的这种情况，DIOU Loss可以使回归非常快，而GIOU Loss几乎退化为IOU Loss。如图9所示，当IOU值和两个框的中心点距离一样时，即检测框中

本项目的最新版本中可使用 Xinference、Ollama 等框架接入 GLM-4-Chat、 Qwen2-Instruct、 Llama3 等模型，依托于 langchain 框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API 调用服务，或使用基于 Streamlit 的 WebUI 进行操作。如果你只需要一个专注于 Python 项目的依赖管理和打包工具，希望获得更好的依赖解析能力和更简洁的工

量化的图片的shape和网络输入如果不一致，这里会自动resize，所以为了保证精度，我们的量化数据集的shape尽量与输入一致。我们需要注意下，对于RK1126相似系列的代码中模型转换时，模型build时，有个预编译参数，仿真时和端侧运行时的设置是不一致且不通用的。这里的buf的设置时，一定保证图片的大小和网络的输入是相同的尺寸。当然在其它芯片上的操作类似，差别会在具体的API的调用上。上图分别

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写在前面：yolo3的论文介绍的相对简单，主要还是需要阅读实现代码。自己阅读版本链接：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3。 并重新训练了自己的数据，来更好的理解yolo3。yolo3的解读，https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381，画出了很清晰的网络结构图。但每个人都