深度tensorrt模型

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......

CSS的盒子模型有哪些：标准盒子模型、IE盒子模型 CSS的盒子模型区别： 标准盒子模型：margin、border、padding、content IE盒子模型 ：margin、content（ border + padding + content ） 通过CSS如何转换盒子模型： box-siz ......

近日Stability AI推出了一款名为Stable Audio的尖端生成模型，该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。在NVIDIA A100 GPU上Stable Audio可以在一秒钟内以44.1 kHz的采样率产生95秒的立体声音频，与原始录音相比，该模型处理时间的大幅减少归因于它对压 ......

一、查看cuda和cudnn的安装版本 1.1 查看cuda的版本信息 nvcc --version # 输出 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Thu_ ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似，区别在于汇聚层不带包含参数，汇聚操作是确定性的，通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值，即最大汇聚和平均汇聚。 def ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成： - 卷积编码器：由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块：由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图（每个卷积块由一个 ......

import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起 return sum ......

如果有一个多层嵌套的数组，想要计算其层级（深度），可以使用递归或迭代方法来实现。以下是两种常用的方法示例： 递归方法： function calculateDepth(arr) { if (!Array.isArray(arr)) { return 0; // 如果不是数组，返回0表示不是层级结构 ......

Linux五种IO模型 转载:http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 Linux五种IO模型性能分析 目录(?)[-] 概念理解 Linux下的五种IO模型 阻塞IO模型 非阻塞IO模型 IO复用模型 信号驱动IO 异步IO模型 ......

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <pthread.h> #include <semaphore.h> #define BUFF_MAX 10 #define ......

Java内存模型（Java Memory Model，JMM）定义了Java程序在多线程环境下如何与主内存和工作内存交互的规范。JMM规定了变量的可见性、原子性和顺序性等方面的规则，保证了多线程程序的正确性和可靠性。 Java内存模型包括以下几个核心概念： 主内存（Main Memory）：主内存是 ......

给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5, ......

6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小，每次只会丢失几像素，但是如果应用多层连续的卷积层，累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......

因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese ......

pytorch简单了解 读取数据 from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): se ......

AI打游戏-肆(bilibili) 目标 pip安装依赖 (可选)安装GPU版pytorch 自定义训练配置，模型训练 步骤 文档 ultralytics官方文档 ultralytics开源项目 视频：TOLOv8训练自己的数据集 文章：安装CUDA后，pytorch仍然无法启用GPU pip安装依 ......

5.进程线程模型你知道多少？ 1.进程 进程创建与结束 背景知识： 进程有两种创建方式，一种是操作系统创建的一种是父进程创建的。从计算机启动到终端执行程序的过程为：0号进程 -> 1号内核进程 -> 1号用户进程(init进程) -> getty进程 -> shell进程 -> 命令行执行进程。所以 ......

基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......

🤗 Transformers 已成为世界各地数据科学家用以探索最先进 NLP 模型、构建新 NLP 模块的默认库。它拥有超过 5000 个预训练和微调的模型，支持 250 多种语言，任君取用。无论你使用哪种框架，都能用得上它。 虽然在 🤗 Transformers 中试验模型很容易，但以最高性能 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......

*程序功能：读取onnx模型并推理dev_update_off()dev_close_window () read_dl_model ('squeezenet.onnx', DLModelHandle)set_dl_model_param (DLModelHandle, 'type', 'class ......

文章目录 每日测验一 IO模型介绍二 阻塞IO(blocking IO)三 非阻塞IO(non-blocking IO)四 多路复用IO(IO multiplexing)五 异步IO(Asynchronous I/O)六 IO模型比较分析七 selectors模块网络并发知识点梳理网络并发知识点梳理 ......

如何选择最适合您团队的Bug管理系统？本指南提供了全面的选型建议，并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......

自回归语言模型（Autoregressive Language Model）是一种用于生成文本的统计模型。它基于序列数据的概率分布，通过建模当前词语与前面已生成词语的条件概率来预测下一个词语。 在自回归语言模型中，假设我们有一个文本序列，例如一段连续的句子。模型的目标是根据前面已生成的词语来预测下一 ......

Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......

6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......

前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......

1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态，才可以使用深度工具分配地址；若BMC配置过静态地址，请使用静态地址登录； 2.配置好自己笔记本的 ip（例如：192.168.10.1），用网线与 ipmi 独立管理口直连；笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件； 3.可自行网上下载深度远程启动 ......