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  YOLOv7安卓部署 ncnn

  本文將講述如何利用ncnn在安卓手機(jī)端部署YOLOv7，這里以YOLOv7-tiny為例進(jìn)行講解，YOLOv7按照步驟依次進(jìn)行即可，同時對于Android Studio的安裝不在本次教程之內(nèi) 標(biāo)準(zhǔn) YOLOv7-tiny 部署指的是沒有更改 YOLOv7-tiny 的網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)，直接利用訓(xùn)練好的模型權(quán)重進(jìn)行部署，下面分幾步進(jìn)行講

  2024年02月03日

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• 使用 TensorRT、卡爾曼濾波器和 SORT 算法進(jìn)行實(shí)時對象檢測和跟蹤：第 2 部分將模型轉(zhuǎn)換為 TensorRT 并進(jìn)行推理

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  2024年02月15日

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  【Android Studio】【NCNN】YOLOV5安卓部署

  坑非常多，兄弟們，我已經(jīng)踩了三天的坑了，我這里部署了官方的yolov5s和我自己訓(xùn)練的yolov5n的模型 下載Android Studio，配置安卓開發(fā)環(huán)境，這個過程比較漫長。 安裝cmake，注意安裝的是cmake3.10版本。 根據(jù)手機(jī)安卓版本選擇相應(yīng)的安卓版本，我的是紅米K30Pro，安卓12。 使用騰訊

  2024年02月20日

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• 外網(wǎng)出口IP存在大量惡意域名訪問，如何排查

  外網(wǎng)出口IP存在大量惡意域名訪問，如何排查 以下工作場景中，發(fā)現(xiàn)外網(wǎng)出口IP存在大量惡意域名訪問是一個嚴(yán)重的安全問題，需要及時排查和處理。通過對相關(guān)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行仔細(xì)檢查、安全日志審計和流量分析，可以幫助確定具體的惡意活動來源，并采取相應(yīng)的應(yīng)對

  2024年02月11日

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  生成式 AI 分析：大模型 + 大量數(shù)據(jù)的神奇效果

  如果你對這篇文章感興趣，可以點(diǎn)擊「【訪客必讀 - 指引頁】一文囊括主頁內(nèi)所有高質(zhì)量博客」，查看完整博客分類與對應(yīng)鏈接。 下圖是模型性能（Loss for next token prediction）與「參數(shù)量」和「數(shù)據(jù)集大小」之間的關(guān)系，可以看出隨著「參數(shù)量」和「數(shù)據(jù)集大小」不斷變大，模

  2024年02月02日

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  使用Android studio，安卓手機(jī)編譯安裝yolov8部署ncnn，頻繁出現(xiàn)編譯錯誤

  從編譯開始就開始出現(xiàn)錯誤，解決步驟： 1.降低graddle版本，7.2-bin? ---? ?降低為 6.1.1-all 2.仍舊有報錯，jdk從17降為?jdk 13， 在setting配置里， 進(jìn)入build，excution，deployment文件夾中，（是一個文件夾，名字長，不是三個） 進(jìn)入build?tools，再進(jìn)入 Gradle，? 如圖所示， 勾選，選擇

  2024年04月28日

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  [玩轉(zhuǎn)AIGC]LLaMA2訓(xùn)練中文文章撰寫神器（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)處理，模型訓(xùn)練，模型推理）

  好久沒更新這個專欄的文章了，今天抽空寫了一篇?！?023.12.28 摘要：文體包括新聞，法律文書，公告，廣告等，每種文體的書寫風(fēng)格不一樣，如果擁有自己的數(shù)據(jù)集，想針對特定文體來訓(xùn)練一個內(nèi)容生成的工具，來幫助自己寫點(diǎn)文章，如果沒接觸過AIGC，可能一開始會

  2024年01月17日

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  PP-OCRv3 文本識別模型轉(zhuǎn)ncnn模型

  1、下載PP-OCRv3 ? ? ? ?https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR ?2、將paddle模型轉(zhuǎn)換成onnx模型 （創(chuàng)建虛擬環(huán)境）：paddle base環(huán)境（使用onnx-sim進(jìn)行簡化） (1) 轉(zhuǎn)onnx命令（paddle環(huán)境）： ?(2)利用onnx-sim對onnx模型進(jìn)行簡化和優(yōu)化（base環(huán)境） 命令： 3、將onnx模型轉(zhuǎn)為ncnn模型 ????????a、

  2024年02月12日

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  【貝葉斯回歸】【第 2 部分】--推理算法

  ????????在第一部分中，我們研究了如何使用 SVI 對簡單的貝葉斯線性回歸模型進(jìn)行推理。在本教程中，我們將探索更具表現(xiàn)力的指南以及精確的推理技術(shù)。我們將使用與之前相同的數(shù)據(jù)集。

  2024年02月06日

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  AI模型部署落地綜述（ONNX/NCNN/TensorRT等）

  導(dǎo)讀 費(fèi)盡心血訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型如何給別人展示？只在服務(wù)器上運(yùn)行demo怎么吸引別人的目光？怎么才能讓自己的成果落地？這篇文章帶你進(jìn)入模型部署的大門。 模型部署的步驟： 訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型； 使用不同的推理框架對模型進(jìn)行推理轉(zhuǎn)換； 在應(yīng)用平臺運(yùn)行轉(zhuǎn)換

  2024年01月22日

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