开发者实战系列资源包来啦！

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以下文章来源于知 IN，作者英特尔

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开发者实战系列资源包

想从0到1学习 OpenVINO™ 如何安装，如何部署，如何最终应用到各个现实场景中吗？

不要急！Nono 为广大开发者们整理了一份超级大干货——《开发者实战系列资源包》！

有兴趣深入了解 OpenVINO™ 的开发者可以点击下方链接到达自己感兴趣的文章页面~

开发者实战 | 基于OpenVINO™ 2022.1实现YOLOv5推理程序 

开发者实战 | ROS2+OpenVINO™ 实践教程 - 上篇 

开发者实战 | 将 OpenVINO™ 推理结果通过 MQTT 推送给 EdgeX Foundry

开发者实战 | 在C#中调用OpenVINO™ 模型 

开发者实战 | 使用OpenVINO™ 预处理API进一步提升YOLOv5推理性能 

开发者实战 | OpenVINO™ 2022.1中AUTO插件和自动批处理的最佳实践 

开发者实战 | 基于飞桨与OpenVINO™ 的智能机器人开发实践 

开发者实战 | 基于OpenVINO™ “无缝”部署 PaddleNLP 模型 

开发者实战 | OpenVINO™ 整合TensorFlow实现推理加速 

开发者实战 | OpenVINO™ 常用 PythonAPI 详解与演示 

开发者实战 | 基于 OpenVINO™️ 2022.1 POT API 实现 YOLOv5 模型 INT8 量化 

开发者实战 | 使用 OpenVINO™ 实现人体动作识别 

开发者实战 | 如何从 OpenVINO™ 的主分支构建 OpenVINO™ Wheel 包？

开发者实战 | 使用 OpenVINO™ 实现飞桨版 PGNet 推理程序 

开发者实战 | XPU 时代来袭，使用 OpenVINO™ 提高 AI 应用的性能&可移植性 

开发者实战 | 用 OpenVINO™ 实现 PyTorch 版 FastSeg 模型高性能推理计算 

开发者实战 | 通过 OpenVINO™ Model Server和 TensorFlow Serving 简化部署 

开发者实战 | 蝰蛇峡谷上实现 YOLOv5 模型的 OpenVINO™ 异步推理程序 

开发者实战 | 基于C#和OpenVINO™在英特尔独立显卡上部署PP-TinyPose模型 

开发者实战 | 第 12 代英特尔® 酷睿™ AI 开发者套件开箱体验！

开发者实战 | 在英特尔独立显卡上部署YOLOv5 v7.0版实时实例分割模型 

开发者实战 | 用 AI 及OpenVINO™ 寻找失落的侏罗纪

开发者实战  |  在Windows中基于Visual Studio配置OpenVINO C++开发环境

开发者实战 | 在英特尔独立显卡上训练ResNet PyTorch模型

开发者实战 | 基于OpenVINO™在C++中部署YOLOv5模型

开发者实战 | 基于C#和OpenVINO™部署飞桨PP-Human 上篇

开发者实战 | 如何用OpenVINO™让YOLOv8获得1000+ FPS性能？

开发者实战 | 基于OpenVINO™在C++中部署YOLOv5-Seg实例分割模型 

开发者实战 | AI作画，OpenVINO™助你在英特尔GPU上随心创作

开发者实战 | OpenVINO™ 中用于推理优化的自适应参数选择功能介绍 

开发者实战 | 如何应用Anomalib在数据集不平衡的情况下检测缺陷？-上篇

开发者实战 | 如何应用 Anomalib 在数据集不平衡的情况下检测缺陷？-下篇

开发者实战 | 用英特尔独立显卡训练AI智能收银机分类模型

开发者实战 | 在AI爱克斯开发板上用OpenVINO™运行GPT-2模型

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你也许想了解(点击蓝字查看)⬇️➡️ 以AI作画，祝她节日快乐；简单三步，OpenVINO™ 助你轻松体验AIGC
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