位数 深度android

Android dtbo(3) 编译和验证

您可以使用设备树编译器 (DTC) 编译设备树源文件。不过,在将叠加层 DT 应用于目标主 DT 之前,您还应该通过模拟 DTO 的行为来验证结果。 1. 通过DTC进行编译 构建主 DT .dts 的示例命令: dtc -@ -O dtb -o my_main_dt.dtb my_main_dt. ......
Android dtbo

优化算法-从梯度下降到深度学习非凸优化

一、数学优化 1.1 定义 Mathematical Optimization(数学优化)问题,亦称最优化问题,是指在一定约束条件下,求解一个目标函数的最大值(或最小值)问题。 根据输入变量 𝑿 的值域是否为实数域,数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题. 在连续优化问题中,根据是否有变量 ......
梯度 算法 深度

2023.5.4 《动手学深度学习》第1、2章

今天开始学习李沐的《动手学深度学习》,开贴记录一下。 今天学到的知识点包括: 一、理论部分 1、有监督学习、无监督学习和半监督学习; 二、Python和Pytorch模块、函数 1、os 模块 2、pandas 模块 三、涨知识 一、理论部分 1、有监督学习、无监督学习和半监督学习 有监督学习:每一 ......
深度 2023

【动手学深度学习】第十二章笔记:异步计算、数据并行

为了更好的阅读体验,请点击这里 12.1 编译器和解释器 原书主要关注的是命令式编程(imperative programming)。Python 是一种解释性语言,因此没有编译器给代码优化,代码会跑得很慢。 12.1.1 符号式编程 考虑另一种选择符号式编程(symbolic programmin ......
深度 笔记 数据

关于Android studio的虚拟机Webview出现网页无法加载,显示net::ERR_NAMENOT_RESOLVED的问题

一开始出现了这个错误net::ERR_CLEARTEXT_NOT_PERMITTED 参考这三个文献, https://www.cnblogs.com/suhq/p/14414882.html https://blog.csdn.net/qq_59125846/article/details/121 ......

基于深度学习的水果检测与识别系统(Python界面版,YOLOv5实现)

本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统,使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别,实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理,同时提供Python实现代码、训练数据集,以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类,用... ......
深度 界面 水果 Python YOLOv5

Android dtbo(2) dto语法

设备树源 (DTS,device tree source) 格式是设备树的文本表示形式。设备树编译器 (DTC) 可将这种格式处理为二进制设备树,这是 Linux 内核要求的形式。 1. 使用引用 DTC(Device Tree compiler + overlay patches)项目在 dtc- ......
语法 Android dtbo dto

基于深度神经网络的图像分类与训练系统(MATLAB GUI版,代码+图文详解)

本博客详细介绍了基于深度神经网络的图像分类与训练系统的MATLAB实现代码,包括GUI界面和数据集,可选择模型进行图片分类,支持一键训练神经网络。首先介绍了基于GoogleNet、ResNet进行图像分类的背景、意义,系统研究现状及相关算法。然后展示了系统的界面演示效果,包括选择图片分类、选择文件夹... ......
神经网络 深度 图像 神经 代码

Android dtbo(1) dto简介

设备树 (DT, Device Tree) 是用于描述 non-discoverable(google这样写的,意思应该就是硬件信息看不到) 硬件的命名节点和属性构成的一种数据结构。操作系统(例如在 Android 中使用的 Linux 内核)会使用 DT 来支持 Android 设备使用的各种硬件 ......
Android 简介 dtbo dto

android中修改progressbar的两种方法

1.创建自定义进度条样式 在res/values/styles.xml文件中创建一个自定义样式来指定进度条的颜色。例如,以下样式设置进度的前景色为蓝色,背景色为灰色: <style name="CustomProgressBar" parent="@android:style/Widget.Prog ......
progressbar android 方法

ADB更改Android设备屏幕显示方向

adb shell settings put system accelerometer_rotation 0 关闭自动旋转屏幕 adb shell settings put system user_rotation 3 调整显示方向 可选 0 1 2 3 user_rotation Values: ......
屏幕 方向 Android 设备 ADB

RK3588 Android12 编译打包私有ext4格式vendor.img并挂载到新增vendor_private分区

一、制作ext4格式的vendor.img 使用simg2img工具直接将现有的vendor.img转换成ext4格式的vendor.disk即可 ./out/host/linux-x86/bin/simg2img out/target/product/ribeye/vendor.img vendo ......
vendor vendor_private Android private 格式

自己记录一下 androidstudio 项目被刚安装的idea打开Error resolving plugin [id: ‘com.android.application‘, version:

在 settings.gradle 的repositories闭包中添加 maven { url "https://jitpack.io" } maven { url 'https://maven.aliyun.com/repository/releases' } maven { url 'http ......

Android系统启动-综述—1

基于-Android 6.0 一、概述 Android 系统底层基于Linux Kernel, 当 Kernel 启动过程会创建 init 进程, 该进程是所有用户空间的鼻祖, init 进程会启动 servicemanager(binder服务管家), Zygote 进程(Java进程的鼻祖). ......
Android 系统

深度学习—孪生网络与蒸馏网络

一、孪生神经网络 1、概述:它在目标识别与追踪、精确制导、行人重识别、人脸验证、笔迹验证、图像匹配等领域具有重要应用。 尤其在基于孪生网路的目标检测与追踪方面,设计了SiamFC、SiamRPN、SiamRPN++、DaSiamRPN等经典算法。 本质上,孪生网路是一种实现深度度量学习的深度学习技术 ......
网络 深度

Android-图片压缩(二)-纯干货

Android - 图片压缩(一)- 项目中取图片转bitmap Android-图片压缩(二)-纯干货 前言: 让我们手撸一个图片压缩库,对压缩工具鲁班进行升级改造。 目录 1、图片相关概念 1.1 ARGB介绍 1.2 Bitmap概念 1.3 色彩模式 1.4 色深和位深 1.5 内存中Bit ......
干货 Android 图片

Android JetPack~LiveData(二) 数据倒灌问题

Android数据绑定技术一,企业级开发 Android数据绑定技术二,企业级开发 Android JetPack~ DataBinding(数据绑定)(一) 集成与使用 Android JetPack~ LiveData (一) 介绍与使用 Android JetPack~LiveData(二) ......
LiveData Android JetPack 数据 问题

医学图像的深度学习的完整代码示例:使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割

图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一,在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中,图像分割通常用于测量和可视化解剖结构,分析大脑变化,描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预,分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M ......
图像 示例 深度 Pytorch 代码

分别使用SAD匹配,NCC匹配,SSD匹配三种算法提取双目图像的深度信息

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动,有监督学习(supervised learning)推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是,大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本,越来越多的研究开始关注如何在不 ......
双目 算法 深度 图像 信息

Android 开发入门(5)| 数据存储

0x07 数据存储 (1)共享参数 SharedPreferences a. 用法 用法 SharedPreferences 是 Android 的一个轻量级存储工具,采用的存储结构为键值对的方式 共享参数的存储介质是符合 XML 规范的配置文件,路径为/data/data/com.example. ......
Android 数据

穿越时空的智慧:经得起时间考验的深度学习理念

前言 近十年,深度学习获得长足发展,大量的研究论文和想法铺天盖地。本文回顾历年来突出的深度学习理念,总结了若干个经得起时间考验的方法,它们已经被反复使用,被广泛证明是有效的。 本文转载自幻方AI 作者 | Denny 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技 ......
深度 理念 智慧 时空 时间

用C/C++在Linux和Android NDK中获取设备的IP地址

C/C++开发的获取设备IP地址的代码,下面链接中的版本是在Linux x86-64环境中编译(Centos 7.5)的,也可在其它版本的Linux中或者Android NDK('armeabi-v7a', 'arm64-v8a', 'x86', 'x86_64'等版本)中编译。 下载地址(此版本须 ......
Android 地址 设备 Linux NDK

OpenCV加载深度学习模型

本文使用OpenCV加载深度学习模型,实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤: 首先读入Caffe框架训练好的模型,然后对输入图像进行预处理操作,并将其传入已构建的网络模型,最后对得到的预测结果进行排序,找到概率最大的,通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......
深度 模型 OpenCV

赋值/浅拷贝/深度拷贝

/* 一: 赋值 二: 浅拷贝 二: 深拷贝 */ 一: 赋值 # 赋值 if __name__ == '__main__': dict1 = {'user':'Tom','num':[1,2,3]} # 直接赋值: 引用对象 dict2 = dict1 print("dict1: 0x%x" %i ......
拷贝 深度

深度特征融合相关论文(后续更新)

FCN:Fully convolutional Networks for Semantic Segmentation — CVPR2015 ResNet:Deep Residual Learning for Image Recognition — CVPR2016 FPN:Feature pyram ......
深度 特征 论文

【剑指 Offer】17. 打印从1到最大的n位数

【题目】 输入数字 n,按顺序打印出从 1 到最大的 n 位十进制数。比如输入 3,则打印出 1、2、3 一直到最大的 3 位数 999。示例 1:输入: n = 1输出: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode.cn/proble ......
位数 Offer 17

Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习

动动发财的小手,点个赞吧! PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码,就像变魔术一样,它通过硅晶体管转化为电流,使它们像开关一样工作,并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......
算子 代码生成 深度 Pytorch2 Pytorch

【深度学习基础】使用libtorch部署pytorch训练的网络

下载安装配置:https://pytorch.org/cppdocs/installing.html 小例程:https://pytorch.org/cppdocs/frontend.html 官方:https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_To ......
深度 libtorch pytorch 基础 网络

uniapp android app 铃声静音,真正的免打扰

需要加入这个权限: <uses-permission android:name=\"android.permission.ACCESS_NOTIFICATION_POLICY\"/> 代码: /** * 设置铃声为静音,媒体音量不变(免打扰) * */ setDisturb() { // #ifde ......
android 铃声 uniapp app

[ML&DL] 深度学习的实践层面

深度学习的实践层面 训练集 验证集 测试集 过程 神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程,一般先提出idea,然后编码实现、测试,根据测试结果再次调整思路...... 分组与比例 数据集通常分为3个部分:训练集、验证集和测试集。 训练集用于训练模型的参数。 验证集用于选择最好的模型。 测试集用于评估 ......
层面 深度 amp ML DL