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RSS订阅原创 【百科物理】-2.重力与浮力
质量越大的物体之间，引力就越明显，地球的质量非常大，它和其他物体之间的引力就非常大，所以地球的引力 ，能够吸附地球上的其他物体。同一个物体浸泡在不同的物体中，受到的浮力大小也不一样，比如淡水和死海中，海的含盐量大，所以，同一个物体受到的浮力就越大。没有重力 ，物体就会浮起来，物体会互相靠近，虽然没有了地球引力，但其他两个物体之间还有引力，所以就会靠近。浮力和重力一样大小，船就会浮在水面上，浮力比重力小，船锚就会沉入水底。搬箱子，搬东西沉，是受重力的影响，重力的方向是竖直向下的。灯掉下来，重力太大，掉下来。
2024-01-08 12:33:31
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原创 【百科物理】-1.弹力和压力
百科物理篇：弹力与压力：力：物体间推、拉、挤压的相互作用叫力，力可以改变物体的运动状态，也可以改变物体的形状。弹力：物体形状发生改变，就产生一个想要恢复原来形状的力，叫弹力。形变越大，弹力越大；弹力有大小和方向。压力：物体间相互挤压的力，叫压力。压力的作用效果叫压强。同样大小的力，物体间受力面积越小，压强越大（压力的作用效果越明显）。同样的受力面积，压力越大，压强越大。
2024-01-08 11:59:02
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原创 IT的你，批量将pdf转图片，还要啥付费软件
育儿道路很漫长，我们职场爸妈一起用技术走一趟这次的技能是将pdf转为图片，然后便于在网络高效打印！废话少说，直接上代码# -*- coding: utf-8 -*-"""1、安装库 pip install pymupdf2、直接运行"""import osimport fitzdef getFile_name(file_dir, ext='.pdf'): L = [] for root, dirs, files in os.walk(file_dir):
2022-01-17 14:56:33
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原创 学前数学思维之数与运算模块
学前数学思维的五大知识模块，包括每个年龄应该掌握到什么程度，那这是一个整体的知识图谱，具体到每一个知识模块儿应该怎么学呢？我后面会一一给大家分享的，今天我们先来说一说数与运算模块儿，我问你计算有多重要呢？重要性第一在知识上，它会占小学的70%-80%，可以说计算不好，小学数学就好不了。第二在思维上计算，其实是一个特别好的培养孩子迁移能力的宅体，什么是迁移能力，举一反三，灵活运用，学一点通一片，这都是举个例子，很多孩子你问他3+5等于几呀，嗯等于八，你问他5+3呢，呃想半天，因为他吧，减三呢，八减五呢，
2022-01-11 16:41:59
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原创 Python读 Excel的方式
前言头大，同一个代码，不同时候，读不同人传过来的excel表格，有时读不出来。不停解决bug，后来自己就写了两套代码，这个读不了，换下一个代码，下面就来讲讲吧！一、安装包pandas处理Excel需要xlrd、openpyxl依赖包pip3 install pandas pip3 install xlrd pip3 install openpyxl二、读取excel表格的数据2.1 pandas 读取excel表格数据的方式import osimport shutilimport p
2021-11-18 14:59:52
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原创 有关Pytorch代码中的学习率，你了解多少？
前言：在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率print(net.optimizer.state_dict()[‘param_groups’][0][‘lr’])1、如何动态调整学习率在使用pytorch进行模型训练时，经常需要随着训练的进行逐渐降低学习率，在pytorch中给出了非常方面的方法： 假设我们定义了一个优化器：import torch import torch.nn as nn optimizer = torch.optim(model.paramete
2021-11-16 10:12:21
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原创 你还在用截图工具，获取视频中的图片？
前言如若你也是一位职场宝爸\宝妈，欢迎关注微公众号“荪荪陪娃”，在技术的道路上，我们一起抱团取暖交流学习科学育儿。摘要作为一个职业病+懒癌的人，你还在为孩子痴迷看的动画片而担心视力发愁吗？那么策略是，将动画片变成绘本。难不成还是一一截图？NO, NO, NO,作为懒癌的我们，可以写代码呀，将动画片转为音频+纸质书啊，这样即保护了视力，还培养了爱阅读的好习惯，何乐而不为呢？废话少说，上代码。实现部分import cv2import osdef create_dir(dir_path):
2021-11-10 15:13:35
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原创 pytorch进行Optimizer 优化器对比
pytorch1.0进行Optimizer 优化器对比import torchimport torch.utils.data as Data # Torch 中提供了一种帮助整理数据结构的工具, 叫做 DataLoader, 能用它来包装自己的数据, 进行批训练.import torch.nn.functional as F # 包含激励函数import matplotlib.pyplot as pltLR = 0.01 # 学习率BATCH_SIZE = 32EPOCH = 12
2021-10-24 22:36:14
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原创 RK3399Pro RKNN-Toolkit 的使用
RKNN-Toolkit前言模型运行在与 PC 相连的 Rockchip NPU 平台上前言目前 RKNN-Toolkit 可以运行在 PC（Linux/Windows/MacOS x64）上，也可以运行在 RK3399Pro开发板（Debian9 或 Debian10）。本人推荐PC是linux系统，rk3399pro是debian10，原因之后补充。模型运行在与 PC 相连的 Rockchip NPU 平台上该场景下，RKNN-Toolkit 运行在 PC 上，通过 PC 的 USB 连接
2021-10-14 14:54:13
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原创 TB-RK3399Pro 找不到网络图标，如何连wifi呢？
最近遇到一个问题，detain10系统下，桌面右下角的“双显示器”的网络图标不见，哎，不知道怎么连wifi了，怎么办？摸索了一会，没找到如何让添加上，但有急着要联网，怎么办？方法还是有的● 查看网络设备列表$ nmcli dev注意，如果列出的设备状态是 unmanaged 的，说明网络设备不受NetworkManager管理，你需要清空 /etc/network/interfaces下的网络设置,然后重启● 开启WiFi$ nmcli r wifi on● 扫描附近的 WiFi 热点(此
2021-09-28 15:58:33
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原创 pytorch RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor)
报错：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same分析原因：cpu和cdua 使用的不一致，比如说你的模型和输入，一个在cpu上，一个在cuda上，导致这样的错误。解决方法：net = Model(cfg).to(device)net.load_state_dict(torch.load(w2))中的device，看输入的img是在
2021-09-26 14:51:14
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原创 你还在用格式工厂转音频？
视频提取音频前言实现部分前言实现部分前言实现部分前言作为一个职业病+懒癌的人，你还在为孩子痴迷看的动画片而担心视力发愁吗？你还在为提取视频中的音频而在用格式工厂？NO, NO, NO,作为懒癌的我们，可以写代码呀，将动画片转为音频+纸质书啊，这样即保护了视力，还培养了爱阅读的好习惯，何乐而不为呢？废话少说，上代码。实现部分我以提取英文动画片的音频为例：# coding=utf-8from moviepy.editor import *def getFile_name(file_dir
2021-09-26 11:21:02
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原创 麻麻是IT，你呢？
技术文章，更新地没有之前频繁了，去研究啥了呢？写博文地时间去研究育儿了，想着分享自己一些育儿路上的心得，甚至有点想去做老师，可是后来呢，但是呢，还是舍不得现在的技术工作，有一次，我竟然发现啊，我的职业却给我提高了育儿的工具的制作。那一刻，我明白了。这个世界”鱼和熊掌可以兼得“！那么就有了现在的专栏《技术渣佛系育儿》，主要技术一些技术活！每一个育儿的工具都是出自”技术爸妈“的手，那为何作为从事技术行业的父母不可以提升技术工具的效率呢？有人说”IT“加班无数，我觉得吧，做IT的都是”懒人“，为啥呢？因为不想自
2021-09-24 17:00:02
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原创 RK3399pro--认识一下RK3399Pro的硬件
好久不更新博文，在这里和加我的朋友说声“对不起，不好意思”，由于一直没有留意通过请求的信息，等看到的时候，已经过期！好了言归正传，此篇文章开始又要更新我的RK3399Pro的开发篇了。这次是因为工作所需，开始做产品了！首先介绍一下基础部分：首先要知道嵌入式开发和PC开发的不同之处，PC纯靠CPU和GPU通过编写程序，不计成本的进行运算，只要肯砸钱，配置越高运算能力越强。但嵌入式平台并不是这样的，嵌入式平台需要兼顾算力、功耗、成本等等因素，一颗好的嵌入式芯片，他要在控制成本和功耗的情况下尽可能的提高特定
2021-09-16 09:56:18
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原创 瑞芯微 TB-RK3399Pro -- 升级版本1.6.1以及跑demo
rknn-toolkit-1.6.0 （for 3399pro/1808/1126/1109）https://github.com/rockchip-linux/RKNPUToolsBaidu Cloud: https://eyun.baidu.com/s/3eTG3VsY (pwd：rknn)Onedrive：https://rockchips-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/addy_ke_rockchips_onmicrosoft_com/EkQBzgZ6
2021-09-13 15:32:34
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原创 TensorRT教程
本教程不适用于CUDA新手TensorRT简单介绍现在TRT出了dynamic shape，重新应用与语音领域，成功一半。（目前在腾讯）闭源部分就是官方提供的库，是TRT的核心部分；开源部分在github上，包含Parser（caffe， onnx）、sample和一些plugin。一、 如何选择TensorRT版本建议使用TensorRT6.0或者TensorRT7.1：(1)GA版本；（2）支持的cuda版本广泛TensorRT6.0支持的cuda版本广泛，cuda9.0,cuda10
2021-05-14 09:54:12
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原创 TensorRT+CUDA加速优化版CenterNet旋转目标以及水平目标框的检测
前言由于工作项目所需，一直用centerNet做旋转目标检测，在实际产品或者工业应用上落地此检测算法，那么在足够的算力下， 更好优选的方式还是需要c/c++来部署实现。那么CenterNet也带来一个问题，那就是部署不太容易，主要是两个方面：主流实现大多不好支持onnx导出；后处理与传统的检测算法不太一样，比如nms，CenterNet用的实际上是一个3x3的maxpooling。此处还涉及到一点就是，原版的centerNet并可以检测旋转目标，所以此处就涉及到一个角度问题。首选是将cent
2021-05-11 09:23:58
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原创 对ONNX模型进行BN和卷积层的融合
import onnximport osfrom onnx import optimizer# Preprocessing: load the model contains two transposes.# model_path = os.path.join('resources', 'two_transposes.onnx')# original_model = onnx.load(model_path)original_model = onnx.load("resne18.onnx")#
2021-05-07 11:26:03
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原创 Pytorch修改指定模块权重的方法，即 torch.Tensor.detach()和Tensor.requires_grad方法的用法
一、detach()那么这个函数有什么作用?假如A网络输出了一个Tensor类型的变量a, a要作为输入传入到B网络中，如果我想通过损失函数反向传播修改B网络的参数，但是不想修改A网络的参数，这个时候就可以使用detcah()方法a = A(input)a = a.detach()b = B(a)loss = criterion(b, target)loss.backward()以下代码就说明了反向传播到y就结束了，没有到达x,所以x的grad属性为Noneimport torch as
2021-05-07 11:03:21
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原创 借一栗子讲解基于C的CUDA并行计算
代码1// ConsoleApplication6.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include <iostream>using namespace std;//自定义数据类型 数据对齐typedef struct student{ char label[1]; int number; float score;}stu;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ //在cp
2021-03-29 09:13:12
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原创 C语言基础
基本数据类型----变量的定义int a ; // int整形程序执行这句语句的时候，系统会在存在中开辟一个大小的为4个字节的空间，用于存放一个整数；这个内存空间表示的值就是变量a的值，这里的a为变量名；变量名有子母，数字、下划线组成，其中数字不能作为变量名的开头。char c；程序执行这句语句的时候，系统会在存储中开辟一个大小为1个字节的空间，用来存放一个字符；这里的字符指的是英文字符，中文是无法用一个字节去存储的。输入输出输入处处函数的声明都包含在<stdio.h>
2021-01-24 22:30:33
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原创 并行及分布式框架 -- MPI/NCCL/OPENMP技术
初稿未完成摘要经典并行计算方案介绍。OPENMP技术详细介绍。MPI技术详细介绍。NV集合通信NCCL 技术介绍。MPIMPI（MPI是一个标准，有不同的具体实现，比如MPICH等）是多主机联网协作进行并行计算的工具，当然也可以用于单主机上多核/多CPU的并行计算，不过效率低。它能协调多台主机间的并行计算，因此并行规模上的可伸缩性很强，能在从个人电脑到世界TOP10的超级计算机上使用。缺点是使用进程间通信的方式协调并行计算，这导致并行效率较低、内存开销大、不直观、编程麻烦。OpenMP
2020-12-19 11:50:26
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原创 实时深度学习的推理加速
作者 Yanchen 毕业于普林斯顿大学机器学习方向，现就职于微软Redmond总部，从事大规模分布式机器学习和企业级AI研发工作。在该篇文章中，作者介绍了实时深度学习的推理加速和持续性训练。引言深度学习变革了许多计算机视觉和自然语言处理（NLP）领域内的任务，它为越来越多的消费者和工业产品提供更强大的智能，并潜在地影响了人们在日常经验和工业实践上的标准流程。从理论上来说，深度学习和其他基于统计机器学习方法的自动化系统十分类似，它们都可以采用两个过程描述。首先，深度神经网络（DNN）模型明确地指向为问题
2020-12-18 06:25:38
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原创 深度学习训练加速--分布式
一、内部方法网络结构的选择比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构优化算法的改进：动量、自适应学习率减少参数规模比如使用 GRU 代替 LSTM参数初始化Batch Normalizationmini-batch 的调整二、外部方法GPU 加速数据并行模型并行混合数据并行与模型并行CPU 集群GPU 集群如下图所示（如借用的）这里重点讲解外部加速方法，旨在阐述训练大规模深度学习模型时的分布式计算思想：具体来讲：首先，介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计
2020-12-18 06:24:35
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原创 基于电力行业的智能读表系统 -- 算法设计
目录前言前言在变电站表计示数识读中，对表计的读取需要经过表计整体目标检测及二次对准、表盘目标检测及示数读取两个阶段。原来，主要是采用基于传统人工设计特征的图像处理方法实现表计的目标匹配和轮廓检测。由于这些方法只能实现浅层特征的提取，在应用的过程中容易受到图像背景、环境光照、拍摄角度等因素的影响，分类错误率较高。此外，样本量的增加对此类方法的作用也不大，大量深层特征无法被挖掘并用于提升算法的性能。比如说，背景特征难区分、类似区域易误检、环境光线影响检测准确率、现场干扰（如水珠）。如下图所示（如有所借用，请
2020-11-20 14:49:55
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原创 前向推理，合并Conv层与BN层
前言为何想到这，为何将caffe模型的合并，在这里源于对海思35XX系列开发板前向推理优化的原因。我是用darknet训练的yolo模型，转为caffemodel（darknet转caffemodel，之前我也写的博文代码。讲解以后也会好好补充完，代码先上，便于先用起来再说），然后在用RuyiStudio转为.wk模型，出于这个原因，我就想能不能做到算子融合，提升前向推理的速度，那么就有了这个文章，同时这个思路可以使用到其他的工业应用上。注意python是用的python3.x版本。合并Conv层与
2020-11-20 10:16:30
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原创 深度学习模型压缩加速
前言智慧物流是“互联网+”高效物流的重要内容，以智能化技术使物流具有学习、感知、思考、决策等能力，深度学习被大量用于智慧物流。本课程主要分为3个模块：基于深度学习的智慧物流发展状况及应用深度学习模型压缩加速原理和方法深度学习移动端开源框架介绍及部署实例技能进阶：GitHub项目《深度学习500问》深度学习模型压缩加速原理和方法...
2020-11-19 14:47:01
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原创 移动平台模型裁剪与优化的技术
前言移动平台开发的基础原理与架构设计基础 AI 与移动平台开发核心学习路径掌握核心模型裁剪与优化的工程方法基于优化的TensorFlow Lite的落地案例移动端机器学习移动平台包含的范围移动电话平板电脑可穿戴设备智能手环、智能手环、智能眼镜、智能腰带嵌入式设备：树莓派边缘计算节点边缘计算基本概念在边缘测发起应用就近提供服务更快响应用户实时、智能、安全与隐私本质在本地完成计算而不交给云端处理确保处理稳定，降低云端的工作负载面临的挑战传输带宽硬件性能与
2020-11-16 15:41:27
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原创 数据结构与算法 -- 树与树算法
目录树树的概念树的存储与表示常见的一些树的应用场景二叉树二叉树的概念二叉树的性质(特性)二叉树的实现二叉树添加结点二叉树的遍历广度优先遍历(层次遍历)深度优先遍历二叉树由遍历确定一个树树二维树的概念树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：每个节点有零个或多个子节
2020-11-12 16:25:24
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原创 数据结构与算法 -- 排序与搜索
目录前言排序与搜索一、 冒泡排序分析与实现时间复杂度二、选择排序概念分析与实现时间复杂度三、插入算法概念分析与实现时间复杂度四、希尔排序分析实现时间复杂度五、快速排序概念分析时间复杂度六、归并排序时间复杂度常见排序算法效率比较七、搜索二分查找前言之前都是讲的数据结构部分，这里开始讲算法部分。排序与搜索排序算法的稳定性稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之
2020-11-12 14:03:17
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原创 数据结构与算法 -- 栈与队列
关注栈与队列的操作，不关注它的存放。线性表（顺序表与链表）描述的是数据的存放。栈和队列描述的操作。栈和队列是对顺序表和链表的二次开发！栈与队列的概念栈栈（stack），有些地方称为堆栈，是一种容器，可存入数据元素、访问元素、删除元素，它的特点在于只能允许在容器的一端（称为栈顶端指标，英语：top）进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。没有了位置概念，保证任何时候可以访问、删除的元素都是此前最后存入的那个元素，确定了一种默认的访问顺序。由于栈数据结构只允许在一端进行操作
2020-11-11 11:58:29
728
原创 数据结构与算法 -- 链表
目录前言单向链表单链表的ADT模型Python中变量标识的本质单链表及结点的定义代码单链表与顺序表的对比单向循环链表遍历和求长度链表扩展双向链表前言链表的提出链表与顺序表的区别：顺序表的特点：要求存储空间必须连续的，在扩充数据的时候，一旦存储空间不够的情况下，就需要涉及到动态的改变。换言之，顺序表的构建需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间，而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁，所以使用起来并不是很灵活。数据区。链表：在扩充数据的时候，原有的数据完全不用变，多一个就增加一个。换言之，链表结构可以
2020-11-11 11:58:07
521
原创 数据结构与算法--顺序表
1、内存、类型本质、连续储存recv内存：计算机的内存是真正用来存放数据，并且直接和CPU打交道的。CPU读取内存。存储单元是内存的基本单位是以一个字节作为索引单位的。一个字节是8位。告诉cpu到哪个位置取数。内存是什么样的模型呢？内存是一个连续的存储空间。对连续的存储的空间中，它是由基本的单元存储到一块的，基本的单位代表的就是一个字节，它把一个字节作为一个标识，一个字节的8位整体会有一个地址的标识。如果你告诉计算机去0XO1去找的时候，计算机能找到这个计算机所标识的0X01的存储空间，一下子能
2020-11-11 11:50:32
490
原创 深度学习高级主题--深度学习架构之飞桨框架的设计思想与二次开发
目录前言设计思想两种编程模式：静态图和动态图前言本章节主要介绍飞桨深度学习框架的底层设计思想，有了这些思想，或者底层运行逻辑的一些了解，这样使用飞桨更会得心应手，可以帮助用户理解飞桨框架的运作过程，以便于在实际业务需求中，更好地完成模型代码编写、调试以及基于飞桨进行二次开发。设计思想一、框架的运行模式飞桨的底层也就是PaddlePaddle的底层是怎么一个运行的逻辑呢？我们可以认为整个神经网络是一个Program。是什么含义呢？其实，要训练一个模型以及用这个模型去做预测，本质上来说，就是一段
2020-11-05 11:30:53
1128
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原创 模型资源之二：各领域的开发套件
如果说PaddleHub提供的是AI任务快速运行方案（POC），飞桨的开发套件则是比PaddleHub提供“更丰富的模型调节”和“领域相关的配套工具”，开发者基于这些开发套件可以实现当前应用场景中的最优方案（State of the Art）。为什么这么说呢？经过前文我们已了解到，PaddleHub属于预训练模型应用工具，集成了最优秀的算法模型，开发者可以快速使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成模型迁移到部署的全流程工作。但是在某些场景下，开发者不仅仅满足于快速运行，而是希望能在开
2020-11-04 09:19:18
386
python全栈（一）网络通信与服务器之http协议、http服务器-并发服务器的配套html补充
2020-10-14
python全栈（一）网络通信与服务器之http协议、http服务器-并发服务器的配套html
2020-10-14
pytorch1.2.0.rar
2020-07-30
精简的opencv4的库libopencv_world.so
2020-04-04
opencv4交叉编译好的库.rar
2020-04-04
VMware-workstation-full-15.5.0-安装软件.rar
2020-03-24
Linux Makefile工程实战教程.zip
2020-01-19
一学就会——vim高级教程为c、c++量身定制vim.ppt
2020-01-13
C语言入门--必须基础17讲-认识C语言.zip
2020-01-13
python3 报错UnicodeEncodeError
2017-09-07
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