tensorflow模块 模型opencv
Opencv 中 Mat中元素的值读取方法总结
1、利用 at 函数读取 （1）单通道图像读取方式 Mat img1 = imread(filename,IMREAD_GRAYSCALE); for( size_t nrow = 0; nrow < img1.rows; nrow++) { for(size_t ncol = 0; ncol < ......
主流大语言模型的技术原理细节
1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。2. 大语言模型的分布式训练技术：数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offloa... ......
android驱动模块实现文件重定位
编写驱动模块进行sys_call_table hook 替换 sys_open和sys_openat系统调用为自定义函数，需要注意sys_call_table是只读的，修改前需要前修改其内存属性为可写。 直接修改内核源码，并编写驱动模块实现filter function进行过滤。 sys_call_ ......
python入门基础(15)--模块和python中数学、日期、时间类模块。
接上篇，当我们创建了很多类，比如 图书馆里的藏书，分社会科学类，艺术类、生活类、农业类、工业类等，而工业类又分为轻工业、重工业、信息工业，然后再细分。当分的越来越细时，程序就会越来越大。如何管理，便成了程序开发过程中一个重要的环节。于是可以按照图书馆分类管理的思想，对程序代码进行管理。 将一个应用程 ......
问题：Opencv(3.1.0/3.4)找不到 /opencv2/gpu/gpu.hpp 问题
解决：Opencv(3.1.0/3.4/4.1.0)找不到 /opencv2/gpu/gpu.hpp 问题 环境： 系统：Win10 环境：Opencv3.4.0/4.1.0 显卡：1080ti 问题 Windows下使用opencv3.4.0/4.1.0调用包含GPU模块函数getCudaEnab ......
Swoole 源码分析之 TCP Server 模块
首发原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KxgxseLEz84wxUPjzSUd3w 大家好，我是码农先森。 今天我们来分析 TCP Server 模块 的实现原理，下面这张图是来自 Swoole 的官网。 那么，我们就主要分析这段言简意赅的代码，从这段代码中可以看出设置 ......
能计算虫洞模型的算筹数字计算机3
能计算虫洞模型的算筹数字计算机3 第十一部分 古筹算考释计算电路 下面的内容可参见清劳乃宣著《古筹算考释》，清劳乃宣，字玉初，桐乡人。此集系追述古代筹算之法，凡算术之涉乎筹者，均徽引著书，祥为考释。卷一筹制、算位、乘除、开方；卷二，今有、诸分；卷三，衰分、盈不足；卷四，方程；卷五，天元，卷六：正负开 ......
01-React-组件-CSS模块化
Css Module (推荐) React 的脚手架已经内置了 css modules 的配置： .css/.less/.scss 等样式文件都修改成 .module.css/.module.less/.module.scss 等； 在以前我们的文件是这样的 index.css 如果使用了 CSS ......
python 循环 import模块
关于循环 while 条件: 当条件为true时，不断执行 子代码 for i in range(20): 循环20次 子代码 break 结束当前循环 continue 跳过当前循环 import random模块 random.choice() 随机一个参数 random.sample(数据源, ......
金融行业迎来大模型时代，存算基建成决胜关键
去年年底，ChatGPT诞生，凭借强大、精准的自然语言理解和生成能力，令全球用户为之一震。自此，各行各业纷纷投身大模型研发竞赛，掀起新一轮技术创新热潮。金融行业更是如此。如何构筑面向大模型时代的新型算力和存力基础设施，实现大模型能力向金融领域的迁移，成为金融机构热议的话题。金融大模型 在哪些场景有用 ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（三）：人脸关键点、对齐模型概览与模型选型
续 基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客 摘要 人脸对齐（face alignment）或者人脸关键点（face alignment）是定位人脸上的关键点，是很多基于人脸的任务的前置步骤，比如人脸识别、表情分析、人脸变装（makeu ......
freeswitch 新模块开发2
1、随便找个地方，创建个目录 mod_book 2、在里面创建个mod_book.c文件，写入 #include <switch.h> SWITCH_MODULE_LOAD_FUNCTION(mod_book_load); SWITCH_MODULE_SHUTDOWN_FUNCTION(mod_bo ......
序列模块pickle模块hashlib模块
序列模块pickle模块hashlib模块 序列化模块 什么是序列化?什么是序列? 序列就是字符串 序列化是把其他数据类型转为json字符串的过程 什么是反序列化? 把json字符串转为其他数据类型的过程就是反序列化 """json字符串 json对象""" 在Python中把其他数据类型转为jso ......
ubuntu20安装opencv3.4.9 多版本
1下载源码 下载源码 https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.9 下载扩展源码 https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/3.4.9 2安装依赖 sudo apt-get u ......
3. 设计数据采集模块——基于FPGA的串口发送数据实验
1. 设计数据采集模块 基于Send_en的可控设计。使得使用外部信号Data_done来启动数据发送成为可能。放弃使用Tx_done控制的做法。因此把控制Send_en的逻辑放到内部去完成。这样设计更加符合应用。 1.1 设计要求 把Send_en的控制部分放到模块内部去，使用Send_Go作为输 ......
freeswitch 新模块开发
1、在Debian系统上 成功编译并通过源码安装 freeswitch 2、在src/mod/application/ 目录下新建 mod_helloworld 目录。 2、在 src/mod/application/mod_helloworld/ 目录下创建 mod_helloworld.c 文件 ......
Python functools模块：提升函数式编程的5个常用函数
Python的 functools 模块是标准库中的一个强大工具，提供了一系列函数，用于优化和增强函数式编程的能力。这些函数可以帮助我们处理函数、操作装饰器、缓存结果等。介绍functools模块中的五个常用函数，包括 partial、wraps、lru_cache、reduce和compose，并 ......
生产者和消费者模型
一、什么是生产者-消费者模型 1、简单理解生产者-消费者模型 假设有两个进程（或线程）A、B和一个固定大小的缓冲区，A进程生产数据放入缓冲区，B进程从缓冲区中取出数据进行计算，这就是一个简单的生产者-消费者模型。这里的A进程相当于生产者，B进程相当于消费者。 2、为什么要使用生产者-消费者模型 在多 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（四）
四、 AIGC可控生成原理 本章我们将揭露AIGC的神秘面纱，解答AIGC和大模型的区别和关系。我们也将讨论open AI和其他大模型公司的关键区别点，为什么他们能够遥遥领先。本章试图从机器学习理论出发，对图像生成和文本生成建立统一的理论。本章诸多理论和观点均为作者原创，如有纰漏，请包含，也希望大家 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（三）
三、 多头注意力算子和transformer 如前文所述，我们已经发现了自监督学习特性，也发明了对应的代理任务，接下来我们需要发明一种具体的算子能够实现这种代理任务。在介绍self-attention之前，我们先介绍一下传统CNN和RNN方案是怎么来的，他们的理论依据是什么。他们的优点和短板是什么。 ......
node练习 | 文件管理模块使用
功能 新建一个Project文件夹, 里面是三个新建的文件, 分别是app.js/app.css/index.html 实现步骤 fs模块中的同步和非同步 同步 等待运行完成后再运行下一步 本次练习为逻辑实现简单, 使用同步 如何使用fs模块 const fs = require('fs') 代码 ......
小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务
小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。 在训练平台的存储方案中，小米曾尝试了多种不同的存储方式，包括 Ceph+NFS、HDFS 和对象存储挂载等。然而 ......
模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.
目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
import引用自定义包、模块sys.path.append() ---转
https://blog.csdn.net/Frank_LJiang/article/details/122656604 import引用自定义包、模块）sys.path.append(问题sys.path.append()os.path.dirname(__file__)问题当引用不同文件下的自定 ......
【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别
深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
三维模型3DTile格式轻量化在三维展示效果上的重要性分析
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，... ......
Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
如何将 Transformer 应用于时间序列模型
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......