准备出山。

（3）使用opencv解码出来之后的图片是，bgr,uint8,NHWC格式的图片，对于不同的模型输入，需要进行转换为模型需要的输入，比如resize缩放图片指定大小，数据格式转换从uint8 到float32 16\以及通道的变换，这一步也是大家的预处理。（2）直接使用opencv的api进行读取，也就是解码，其实opencv读取视频还是蛮快的，读取rtsp确实有一些慢，而且还占用cpu的资源，

对于大家没有足够的Ascend硬件资源，手里只有一块开发板，而且内存不足的时候，CANN-TOOLKIT也支持在非昇腾的设备上进行安装，就比如我们在windows上安装linux-ubuntu的虚拟机，虚拟机里面进行安装该软件，但是在安装的过程中大家会遇到一个问题，就是在非root用户下进行安装，在安装的时候没有加必要的参数，所以建议大家也可以所有操作都在root用户下操作，包括模型转换以及安装过

本文主要讲解基于华为大模型推理服务框架以及langchain gradio搭建本地知识库系统。

面试官可能会问到的相关目标检测的问题：1.简述一下目标检测的原理，如何进行画框的：目标检测：分为单目标检测和双目标检测，大部分 实际应用都是单目标检测，什么SSD，yolov3,yolov3-tiny,yolov4,yolov5;目标检测的原理就是特征提取让后进行回归与预测；将图像分为多个graid_cell，对每个cell进行类别的回归，对每一个类别的物体都会有自己大概的anchor，就是事先设

本文主要讲解基于华为大模型推理服务框架以及langchain gradio搭建本地知识库系统。

rk3588的目标检测+目标跟踪

小白都会的文章

本此博客也是本人的第一篇文章，有写得不好的地方希望大家多多指点！废话不多说直接上干货；本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）(1)yolov5的训练(2)yolov5的界面开发(Pyqt5)(3)将整个项目打包成EXE一.yolov5的训练：很多做深度学习的伙伴肯定有跑过一些网上的目标检测开源项目，比如yolo系列，我跑过YOLO

自从毕业后开始进入了华为曻腾生态圈，现在越来越多的公司开始走国产化路线了，现在国内做AI芯片的厂商比如：寒武纪、地平线等，虽然我了解的不多，但是相对于瑞芯微这样的AI开发板来说，华为曻腾的生态比瑞芯微好太多了，参考文档非常多，学习资料也有很多，也容易上手开发。现在应用较广泛的目标检测算法从最开始的yolov5一直到现在的yolov8，虽然只是简单的看了一下算法的原理，整体来说yolo的更新还是针对