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原创 JETSON产品组合: nano, TX, Xavier

Jetson NanoJetson Nano 模组是一款小巧的 AI 计算机，具备超高的性能和功耗，可以运行现代 AI 工作负载，并行运行多个神经网络，以及同时处理来自多个高分辨率传感器的数据。这使其成为在嵌入式产品中增添先进 AI 的理想的入门级选择。Jetson TX2 系列扩展的 Jetson TX2 系列嵌入式模组提供高达 2.5 倍的 Jetson Nano 性能，同时功耗低至 7.5 W。Jetson TX2 NX 与 Jetson Nano 引脚和外形规格相兼容，而 Je.

2021-11-15 14:22:38 7552 1

原创车联网C-V2X产业和相关技术资料内容

中国信通院2018年《车联网白皮书》车联网汽车市场加速增长，但是，为了扩展现有司机的服务范围，比如更好的导航、信息娱乐、安全和远程信息处理服务，OEM必须找到一种新的技术方法来支持车辆与第三方之间的通信。移动网络运营商现在正在介入以满足汽车和运输行业的新需求。移动网络运营商已经成功部署了安全、可靠和全面的端到端通信服务和覆盖范围。最先进的运营商（AT＆T，Sprint，T-Mobile，Verizon ，Orange，沃达丰，GSMA等）现在正准备支持各种设备之间的V2X 5g通信，从联网汽车到支持io

2021-11-15 13:07:40 4666

原创聊聊YOLOv5、YOLOX、Nanodet

YOLOv5大家应该很熟悉了YOLOX 在 YOLO 系列的基础上做了一系列工作，其主要贡献在于：在 YOLOv3 的基础上，引入了Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free和SimOTA 样本匹配的方法，构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架，并且达到了一流的检测水平。此外，本文提出的 YOLOX-L 模型在视频感知挑战赛(CVPR 2021年自动驾驶研讨会)上获得了第一名。作者还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本.

2021-11-05 16:48:48 8890

原创 hadoop、spark和k8s等大数据架构

首先谈谈大数据架构五横：数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。数据分析层：主要包含了分析引擎，比如数据挖掘、机器学习、深度学习数据访问层：主要是实现读写分离，将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景。数据应用层：根据企业的特点不同划分不同类别的应用，比如针对运营商，对内有精准营销、客服投诉、基站分析等，对外有基于位置的客流、基

2021-11-04 11:02:59 3851

原创 ceph和minIO存储方案如何选择？

首先讲一下：存储发展史（Ceph分布式存储详述 - 知乎）企业中使用存储按照其功能，使用场景，一直在持续发展和迭代，大体上可以分为四个阶段：DAS：Direct Attached Storage，即直连存储，第一代存储系统，通过SCSI总线扩展至一个外部的存储，磁带整列，作为服务器扩展的一部分； NAS：Network Attached Storage，即网络附加存储，通过网络协议如NFS远程获取后端文件服务器共享的存储空间，将文件存储单独分离出来； SAN：Storage Area Net

2021-11-02 11:27:18 11764 6

原创 Vue、React 和 Angular三种框架如何选择？

近几年，前端领域出现了两大玩家：Google 发布的 Angular、Facebook 开发的 JavaScript 库 React。在 2018 年，又有一个实力雄厚的玩家加入了这场竞争：Vue.js，它很直白地表示出了自己的豪心壮志——立志成为最受欢迎的 JavaScript 框架。在深入了解这些流行框架的总体比较之前，让我们先看看它们的起源。Vue、React 和 Angular 简史AngularGoogle 的一名员工 Misko Hevery 当时正在做一个副业项目，旨在简化

2021-10-29 16:07:19 2063

转载室内定位优劣势比较：UWB、蓝牙、RFID、WIFI

室内定位技术不断发展，手段也丰富多样，比较流行的有WIFI、蓝牙、RFID、UWB，这几种都是需要部署定位基站，WIFI需要部署AP，蓝牙要部署蓝牙基站或者iBeacon，RFID需要部署RFID Reader。WIFI室内定位1）WIFI定位缺陷WIFI定位对位置地图的工作量比较大，WIFI定位是获取相对坐标，就是手机相对与WIFI基站或AP的坐标，WIFI基站或者AP变动后都需要对地图进行修正。再次，WIFI定位的缺陷是WIFI基站或AP的质量不稳定，导致定位的质量无法得到有效的保证。

2021-10-15 10:05:15 6173

原创分析解读：车联网身份认证和安全信任试点技术指南（1.0）

中国信通院 2021-09-24 发布《车联网身份认证和安全信任试点技术指南（1.0）》为贯彻落实《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》《智能汽车创新发展战略》和车联网产业发展专委会第四次全体会议工作任务要求，加快推进车联网网络安全保障能力建设，构建车联网身份认证和安全信任体系，推动商用密码应用，保障蜂窝车联网（Cellular Based V2X，C-V2X）通信安全，工业和信息化部开展了车联网身份认证和安全信任试点工作。2021年9月8日，工

2021-10-12 10:10:34 4448

原创聊聊 Docker 和虚拟化技术

参考docker 运行效率_这么火的Docker，到底是什么？_魔王不造反的博客-优快云博客什么是Docker？上周二，陈工收到领导的工作指示，需要他把.net开发的网站和php开发的网站安装在一个服务器上。由于二者依赖的软件不一样，产生了很多意料之外的冲突，他花费了大量时间和精力进行调试，影响了项目的交付时间。我们来看看，陈工是怎么做的。他在服务器上建立不同的虚拟机，把这两个网站放在不同的虚拟机上运作。这种操作有错吗？没有。但是呢，虚拟机方式安装费时，启动较慢，同时占用空间.

2021-10-12 09:37:28 1240

转载 Roofline Model与深度学习模型的性能分析

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时，经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象，令人十分困惑。机缘巧合听了Momenta的技术分享后，我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论，于是认真研究了一下相关论文。现在把自己的心得总结出来，...

2018-11-01 17:24:51 1687

原创 python3 cifar10图片生成

该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。python3代码如下...

2018-11-01 16:20:57 1245 2

原创 python3使用keras简单示例

截至 2017 年 11 月，拥有超过 200,000 个人用户的 Keras 是除 TensorFlow 外被工业界和学术界最多使用的深度学习框架。简单示例如下:import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Denseimport numpy as np#输入训练数据 keras接...

2018-11-01 11:56:16 9379

原创 Python3神经网络,经典简单示例sigmoid激活函数

选用了sigmoid作为激活函数，作为输出层的计算(多分类版本的logistic回归)，影响输出层的delta计算；选用了squared-error作为损失函数(注：会影响calculate_loss函数的计算以及输出层的delta计算) __author__ = 'http://clayandgithub.github.io/'import numpy as npfrom sk...

2018-11-01 10:04:34 2149

原创 Python3神经网络,经典简单示例tanh激活函数

算法选用的是tanh作为激活函数,选用了softmax作为输出层的计算(注：会影响输出层的delta和结果的计算)选用的是cross-entropy作为损失函数(注：会影响calculate_loss函数的计算以及输出层的delta计算) import numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_modelimport matplo...

2018-11-01 10:04:20 1752

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