基于低性能MCU的DP深度学习可研
待续...
“基于低性能MCU的DP深度学习可研” 的相关文章
python基础三层深度学习网络
#coding:utf-8 #neural network class definition import numpy import scipy.spatial class neuralNetwork: &...
PHP使用SOCKET调用TensorFlow服务器实现图片鉴黄
PHP代码<?php define("UNIX_DOMAIN","/socks/tfserver.sock"); $socket = socket_create(AF_UNIX, SOCK_STREAM, 0)...
玩客云安装Armbian基于PaddleLite实现图片分类和目标检查 Cortex-A5等其他可参考
本教程为本站原创，转载请注明本网站链接，否则视为侵权！如果朋友还没有安装Armbian，或者怎么折腾也折腾不好，请直接翻到文章最后下载img文件！教程中碰到出错的地方，可以重复运行代码尝试！其他的ArmV7 32位的也可以参考本文，图片分类速度：1.1帧/秒，每张图片耗时约900ms，生产用途应该是...
ZYNQ7010在PYNQ环境下使用NPU加速神经网络推理
步骤一、链接ssh并上传NPU SDK 步骤二、插入NPU，并给NPU赋予权限sudo chmod 666 /dev/sg*步骤三、修改最大字节数find /sys/devices/ -name max_sectors -exec sh -c 'ech...
使用爱快Docker安装Paddle对Paddle生成的模型进行预测
文头先放上要使用的Python推理脚本。 # -*- coding: UTF-8 -*- import os import cv2 import time import threading from&nb...
(原创)联合网页图片爬虫和PaddlePaddle，对图片进行爬取并分类
#首先是Python语言的测试代码，如需服务端部署，请见文末。 import os import time import argparse import requests import re import io from&nb...
