​TensorRT是NVIDIA自家的高性能推理库，其列出了各资料入口，如下本文基于博主本机当前安装的TensorRT8.2版本，将一步步介绍从安装，直到加速推理自己的ONNX模型。

对ccsrc\pipeline\jit\parse\python_adapter.h的部分注释接路径：mindspore\ccsrc\pipeline\jit\parse\python_adapter.h h文件是C语言和【C++】语言的头文件，一般在【.h】类的头文件里面只放入函数声明，宏定义，函数原型，而具体的实现在【.cpp】文件里面。C程序的定义文件以.c为后缀,C++程序的定义文件通常以

深度学习预备知识1、基础数学知识（线性代数、高等数学、概率论部分知识）•导数概念、如何求导、•矩阵概念、矩阵基本运算、•概率的概念、正态分布的概念等【注意】以上内容入门深度学习足够，强烈不建议大家拿上一本数学教材从头到尾去读，更不要被网上对人工智能中数学知识高深莫测的描述吓到。2、Python基础知识（基础语法即可）•基本概念——列表、循环、遍历、字典、函数、类•科学计算库 numpy（也不需要了

Anaconda 常用命令env_name：环境名称 package_full_name：包名称用途命令显示Anaconda版本conda --version创建环境名称为env_name版本号环境conda create -n env_name环境名称 python=版本号激活环境（conda）activate env_name退出当前环境conda deactivate显示当前所有环境cond

本教程详细记录了在 ubuntu 上安装 deepstream5.1 的方法。一些版本要求：CUDA 11.1。

数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。手写数字识别常用的数据集是 mnist，该数据集是入门机器学习、深度学习 经典的数据集。导入相关依赖与设定随机种子初始化w1,b1的值将w1,w2,w3赋

当当当当，第三期来廖！接上一期，介绍完HOG特征提取我们继续学习Dlib库提取特征叭！

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目前个人认为较好的数据集网站主要有：数据集网站1.AI Studio数据集： 开放数据集-百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区2.天池数据集：数据集-阿里系唯一对外开放数据分享平台3.Papers With Code数据集：Machine Learning Datasets | Papers With Code4.Kaggle 数据集：Find Open Datasets and M