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MindStudio学习记录三:推理应用开发 acl mindx sdk

可视化模块化设计中间的图片与处理 是基于AIPP的可视化处理 profiling性能分析将图片转成bin文件·不涉及动态batch 所以将-1改为1配置流程化完成工程搭建 图片解码 图片缩放 图片的裁剪 图片推理 .

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#学习
MindStudio学习一 整体介绍

采用无昇腾硬件采用linux 分部署。

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#学习#人工智能#边缘计算
深度学习中语义分割、实例分割、目标检测和图像分类区别

图像分类:输入图像通常包含一个物体,目的是判断每张图像是什么物体,是图像级别任务。语义分割:需要判断每个像素属于哪一个类别,属于像素级别分类标注。目标检测:输入图像通常包含多个物体,对物体的位置与类别进行标注。实例分割:相较于语义分割 会将同一类别的不同物体进行分离标注。语义分割 实例分割 目标检测。

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#深度学习#人工智能
模型量化是什么?方法有哪些?简短总结

模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。

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#人工智能#机器学习#深度学习 +1
linux下文件夹上有个锁或者x 如何去除

发现linux下文件夹上有个锁或者x如何去除。

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#linux#运维#服务器
死锁是什么?如何避免?如何排查?为什么这样排查 详细总结

1.定位线程+代码行需要找到哪行代码发生了死锁因此需要找到出问题的线程thread 1切换线程bt查看线程的堆栈调用)2.全部线程那么就需要先查看所有线程的堆栈调用情况3.跟踪进程使用attach跟踪进程sudogbd进程号确定其中线程具体工作4.确定是否死锁查看具体进程内存占用 确定是否发生了死锁5.查看进程状态 确定进程号ps。

Socket 是什么? 总结+详解

文章摘要:Socket 套接字 编程接口netstat-ano 创建 建立连接断开 删除

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#服务器#linux#网络
深度探究深度学习常见数据类型INT8 FP32 FP16的区别即优缺点

相对于FP32提供了较低的精度,按照理论来说可以跑机器学习这些任务,但是FP16会出现精度溢出和舍入误差,所以很多应用都是使用混合精度计算的也就是FP16+FP32模式。双精度FP64 :浮点数使用64位表示,提供更好的精度和动态范围。单精度FP32:浮点数使用32位表示,适用于大多数科学计算和通用计算任务。固定点数INT8:固定点数使用固定的小数点位置来表示数值,可以使用定点数算法进行计算。后面

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#深度学习#人工智能
到底了