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RSS订阅原创 算法模型部署评估
系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录背景一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结背景提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：算法的效果原型验证已经OK，但是在平台部署时遇到问题，该算法能否在嵌入式板卡上达到性能要求？例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开
2022-05-11 14:57:12
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原创 网络模型可视化工具盘点
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.netscope2.NERON3.Graphvizhttps://github.com/jrfonseca/xdot.py总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
2022-04-27 21:17:09
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原创 模型精度校验
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、模型精度校验二、模型精度校验方法1.avg2.AVG3.余弦相似度COS总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章
2022-04-27 21:15:02
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原创 神经网络模型量化（Quantization）
系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、什么是量化（Quantization）？二、有哪些量化方法？1.后量化（Post Traning Quantization）2.前量化/量化感知训练（Pre Quantization/）3.混合精度（Mixed precision）4.外部量化（External quant
2022-04-01 20:41:57
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空空如也
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