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bevfusion 模型量化 尚未剪枝

shared mem 只在block内共享,device glob mem能够所有线程共享。

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#剪枝#算法#机器学习
2021-09-09如何tensorrt部署学习面试前或过再学习

https://github.com/dlunion/tensorRTIntegrate学习视频下载代码

#面试#node.js
树莓派应用总结

1 知乎作者:王震宇https://www.zhihu.com/question/20859055/answer/54734499我两年前买的(约2013年),上面搭了十来种服务,比如:一个个人网站,虽然我在国外买了专业的网站空间,但是在自己家里搭建一个,放些好玩的东西,也蛮有意思的,更新起来也不需要FTP了,直接拷贝就可以了。服务器上顺便搭建了一个家庭相册,由于是局域网,速度很快。一个Git服务

传感器的选择

选择霍尔位移传感器:霍尔位移传感器在短距离的位移测量精度达到0.1um,优于其他种类的传感器(激光位移短距离测量精度低)霍尔位移传感器体积小,加上自制小气缸可以实现自动伸缩测量位移,适合安装空间狭小的工况,优于其他一体式带气缸的的自动测量位移的传感器...

学习笔记:图像分割之深度学习场景分割(2015开始)综述之前是手工特征

文献:基于深度学习的场景分割算法研究综述场景分割:场景图像指面向某个空间的图像,通常具有一定的透视形变,且其中包含的视觉要素数量较多。文章目录算法性能对比图难点:分割细粒度高、尺度变化多、空间相关性强1 分割细粒度要求2 尺度变化大3 空间相关性强算法优劣一:基于分辨率精细化1 FCN 全卷积神经网路(迁移基于大数据训练的图像识别初始化参数)2 反卷积网络 Segnet(直接对卷积进行镜像操作)3

andrio部署caffe利用pytorch-onnx-caffe

https://zhuanlan.zhihu.com/p/323423665.最后在Android上部署注:玩之前,记得先在linux下装好android studio,这部分网上教程很多啦由于我很久之前玩过一段时间Android编程,所以基本直接能看懂caffe2官网AICamera的例子,这个demo我基本没有做什么UI编程,就换了一下模型,主要关注以下两个地方:...

#caffe#pytorch#深度学习
vscode makefile编译方法实例

-c出来.o使用-o出来.binNB二人组走天下,目标 : 依赖,下一行tab 加命令2 makefile基础命令:赋值、取变量$()变量赋值有4种方式var = 123, var := 123, var ?= 123, var += 123。其中var := 123常用,var += 123常用取变量值有两种,(var),(var),(var),{var}。小括号大括号均可以数据类型只有字符串和

#vscode#c++
ubuntu i386在32位机器上安装

1 下载ubuntu16镜像,mirror中选i3862 用ultraISO下入硬盘3 真正奇怪的是32位的bootia32.efi无法得到4 上CSDN下载的花了很多钱,放入U盘的EFI/boot/bootia32.efi5 可以这次从U盘启动后进入了Grub26 再搜索从Grub中如何启动ISO linux,一下命令#loopback loop (hd0,2)/ubuntu.iso#set r

独立显卡安装ubuntu

一、概述  1.由于英伟显卡的电脑安装Ubuntu后电脑无法进入启动界面,是由于驱动的问题需要手动进入系统后修改驱动  2.电脑win10 64位 uefi引导模式 安装ubuntu16.04(18.10安装方式基本一致) 安装在同一块硬盘上  3.电脑提前为在win10系统盘的硬盘中,提前准备安装UBUNTU的空闲空间,大概至少20G以上。二、安装步骤  1.制作Ubuntu...

自动驾驶架构

自动驾驶由三个部分构成,分别是感知层、认知与判断层、执行层。其中感知层硬件包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器,用于探测汽车周围的环境信息。认知与判断层涉及算法、应用软件与芯片,计算对应传感器测量的数据。不同处理器、视觉芯片的数据汇总到自动驾驶运算平台进行大规模运算,最后给执行层发出指令。执行层则对应电子刹车、电子助力转向、电子车身稳定系统等。...

#自动驾驶#架构#人工智能
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