平台 小米 容器 模型
轻量级模型设计与部署总结
轻量级网络的手动设计目前还没用广泛通用的准则，只有一些指导思想，和针对不同芯片平台（不同芯片架构）的一些设计总结，建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议，然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。 ......
神经网络模型复杂度分析
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
为了分析模型计算复杂度，一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （FLOPs），即模型理论计算量，但是，它是一个间接的度量，是对我们真正关心... ......
目标检测模型的评价标准-AP与mAP
为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准，目标检测模型评价指标主要包含 f1、ap、map、roc计算公式及代码实现与auc曲线绘制等。 ......
谈谈我的「数字文具盒」 - 运行平台
数字基建准备工作完成以后，就要准备搭建运行平台；简单来说运行平台是云服务器与应用服务的中间层起着承上启下的作用。例如操作系统的选择、运行模式的规划、数据存储的模式、系统安全的完善。 因为我只有一台性能有限的云服务器，所以运行平台达到的最终目的是应用服务高内聚，低耦合。 操作系统 Windows Se ......