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深度学习笔记(九)——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。本篇博客主要是工具性介绍,可能由于软件版本问题导致的部分内容无法使用。首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具,可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型,以便实现设备端机器学习。框架具有的主要特性:延时(数据无需往返服务器)隐私(没有任何个人数据离开设备)连接性(无需连接互联网)大小(缩减了模型和二进制文件的大小)功耗(高效推断,且无需网络连接)官方目前支持了大约130中可以量化的算子,在查阅大量资料后目前自定义的算子使用tflite导出任然存在较多问

【Python】进阶学习:pandas--read_csv()用法详解

🚀【Python】进阶学习:pandas–read_csv()用法详解🚀🌈个人主页:高斯小哥🔥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈希望得到您的订阅和支持~💡创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容!(希望得到您的关注~)🌵文章目录🌵📚一、为什么需要read_csv()?🔍二、read_csv()的基本用法🛠️三、read_csv()的参数🛠️四、实际案例应用🎉五、总结🤝六、期待与你共同进步📚一、为什么需要read_csv()?  在数据分析的旅程中,

STM32学习笔记 IO口模拟串口 (接收采用定时器方式)

一、概述    硬件:基于STM32F407VET6编写    软件:使用两个GPIO口,一个用作串口发送TX,一个用作串口接收RX,采用的是定时器模拟           时序。二、串口简介        要模拟串口,首先肯定是需要了解串口的协议,根据协议来编写程序。            UART的通信方式是由1个起始位,8个数据位,包含一个奇偶校验位,和结束位构成。在本次的设计中默认为波特率为9600,停止位为1位,8位数据位,无奇偶校验位。    先介绍起始位,从高电平跳变为低电平,表示通信开始。再来简单介绍下波特率,单位时间内传送码元符号的个数,波特率9600,也就是1s内传送960

【FPGA学习记录3-1】Verilog语法之Verilog的数据类型

文章目录写在前面1.Verilog的数据类型1.1wire类型1.2reg类型1.3[X:0]和[0:X]的区别1.4parameter数据1.5一些骚操作1.5.1花括号{}的使用1.5.2数据的截取写在前面本科时学过FPGA的相关课程,因此对于Verilog相关语法的学习重在回顾。1.Verilog的数据类型Verilog最常用的2种数据类型就是线(wire)与寄存器(reg),其余类型可以理解为这两种数据类型的扩展或辅助。1.1wire类型wire类型表示硬件单元之间的物理连线,由其连接的器件输出端连续驱动。线类型可以由寄存器类型来赋值;//以下为位宽为1的情况wireflag;//声明

ChatGPT预训练的奥秘:大规模数据、Transformer架构与自回归学习【文末送书-31】

文章目录ChatGPT原理与架构ChatGPT的预训练ChatGPT的迁移学习ChatGPT的中间件编程ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程【文末送书-31】ChatGPT原理与架构近年来,人工智能领域取得了巨大的进展,其中自然语言处理(NLP)是备受瞩目的一部分。ChatGPT,作为GPT-3.5架构的代表之一,突显了大模型在处理自然语言任务方面的卓越能力。本文将深入探讨ChatGPT的原理与架构,重点关注其预训练、迁移学习以及中间件编程的方面。ChatGPT的预训练ChatGPT的成功建立在大规模预训练的基础上。预训练是通过大量文本数据来训练模型,使其学会理解语言的语

【2024】基于微信小程序的旅游管理系统设计与实现(源码+文档+学习资料)

 ​目录一、整体目录:文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等二、运行截图三、代码部分(示范):四、数据库表(示范):数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习五、项目技术栈:六、项目调试学习(点击查看)七、项目交流背景:随着移动互联网的快速发展,人们越来越依赖手机应用来进行日常生活的各种活动,包括旅游。因此,基于微信小程序的旅游管理系统应运而生,为用户提供便捷的旅游信息查询、行程规划、预订和支付等功能。目的:本课题旨在设计和实现一个基于微信小程序的旅游管理系统,以满足用户对于旅游信息和服务的需

挑战杯 python+opencv+机器学习车牌识别

0前言🔥优质竞赛项目系列,今天要分享的是🚩基于机器学习的车牌识别系统🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:4分工作量:4分创新点:3分该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!🧿更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题介绍1.1系统简介车牌识别这个系统,虽然传统,古老,却是包含了所有这四个特侦的一个大数据技术的缩影.在车牌识别中,你需要处理的数据是图像中海量的像素单元;你处理的数据不再是传统的结构化数据,而是图像这种复杂的数据;如果不能在很短的时间内识别出车牌,那么系统就缺少意义;虽然一副图

云计算:openstack学习笔记和环境部署

记录一次openstack的学习和部署openstackOpenStack是一个自由、开源的云计算平台。它主要作为基础设施即服务(IaaS)部署在公用云和私有云中,提供虚拟服务器和其他资源给用户使用。该软件平台由相互关联的组件组成,控制着整个数据中心内不同的厂商的计算、存储和网络资源的硬件池。用户可以通过基于网络的仪表盘或者命令行工具管理。应用场景:OpenStack是基础设施即服务(IaaS)软件,让任何人都可以自行创建和提供云计算服务。核心服务组件OpenStack的主要部分(组件):Nova(计算服务):Nova是OpenStack的计算服务组件,用于管理和调度虚拟机实例。它允许用户创建

自媒体内容创作ai写作神器:5款你一定要知道的工具! #学习方法#媒体#经验分享

我们做自媒体运营,想要快速的创作内容,提供文章的创作速度是我们的目标,我们别的大佬可以很快地就创作出一篇内容,而自己墨迹半天确出不了一个字呢?其实这关乎到创作技巧,下面小编就跟大家分享如何利用自媒体工具辅助自己创作的技巧。1.红桃写作这是一个微信公众号面向专业写作领域的ai写作工具,写作助手包括,ai论文,ai开题报告、ai公文写作、ai商业计划书、文献综述、ai生成、ai文献推荐、AI论文摘要,帮助用户在线快速生成。写作主打简单、易操作,200+写作模板,小白也能快速上手。只要输入简单的要求和描述,就能自动生成各种高质量文稿内容。写作功能特色:多场景写作模板,不限于某个领域,12+种职位的1

NGUI学习笔记4.0

EventListener和EventTrigger控件自带组件的局限性其实我们常见的复合控件只提供一些简单的事件监听,如按钮有点击抬起的监听,对长按等其他交互方式的事件监听不大支持。NGUI的监听函数给NGUI对象添加Collider,在其挂载的脚本中编写对应的NGUI的函数,在运行时候会通过反射来进行匹配调用函数。usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;namespaceNGUILearn{publicclassNGUIPractice:MonoBehaviour{voidStart(