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RSS订阅原创 Anytype 笔记底层更新！将知识管理迈进开源公测与去中心化！
先前参加过 Anytype 的 Alpha 封闭测试，那时大家都将他当成了“离线免费版 Notion”去使用。事实上这口号也确实吸引了大批人前来体验。但是开发者并不是想做一个翻版 Notion，它们想做成一个以下就让我们重点解释一下。
2023-11-28 20:46:36
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原创 不及365的百分之一-我的创作纪念日
我正在为部署一个 OSM 地图服务器查找资料，但是资料更多的是英文的，所以突发奇想，认为留下一篇文章是很有意义的事。就像理想般“互帮互助”的开源社区，看别人的文章，自己也要生产文章。一般来说只有小众领域我才会毫不犹豫的写下文章，让我接触到了更多的小众爱好。目前正在备考，没有多少精力研究技术了，自然文章产出就少。理想的情况是全部将兴趣结合起来。最近没怎么写代码了。以下是向 timm 库注册自己的模型。目前还是打算往深度学习走啦~
2023-10-21 18:58:27
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原创 解决昇腾 MindX 多用户下 Python 导入不成功的问题（MxpiDataType_pb2 例）
因为在多用户运行模式下，默认的 MindX SDK 权限不足。将 MindX SDK 中的文件权限提升，便可正常执行。
2023-08-24 14:03:45
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原创 昇腾 MindStudio IDE 中好用的工具（模型转换、模型查看、日志查看、MindX）-开发昇腾应用
介绍昇腾 MindStudio 中的，方便昇腾应用开发的组件，涉及模型转换，模型可视化，代码编写、调试。
2023-08-18 18:00:39
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原创 炽爱安普莎“破防优势学说”心得——技术脑的千年之旅游戏心得
千年之旅中一个回合推荐逐个击破，破防够可以将敌人打硬直获得优势。使用炽爱与安普莎交叉灵活破防提前一个回合限制敌人行动。持久战则要备好治疗及能量以应对中间冷却的空档。
2023-08-13 00:27:50
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原创 换种方式描述昇腾 AscendCL 推理流程 - 使用 Python 与 Atlas 200I DK A2 开发者套件
昇腾文档拥有完整的流程推理流程步骤，但是其中一些地方笔者难以理解，于是就重点讲述其中的不清晰的点。
2023-07-29 14:27:22
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原创 2^8-我的创作纪念日
深度学习是使用 GoPro 数据集，因为文件夹结构复杂太难用，索性读取文本文件对。一般自己的爱好，文章都写的很快。发现确实也可以将学习的东西发出来，正在计划。只是不想光闷头在研究，为了能和别人分享研究。
2023-07-03 13:03:25
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原创 昇腾 CANN 入门推理全流程 - 超分辨率 (PyTorch, ONNX, AscendCL)
简要说明流程：从研究记录中选择一个模型作为实验（首选 SR 超分辨率模型）MAN 轻量有预训练模型开源将 SR 模型转换为中间格式 (MindIR, ONNX)PyTorch 转换为 ONNXONNX 要打开动态输入将中间格式模型转换为昇腾 OM 模型OM 模型需要预设动态分辨率动态分辨率越多转换越久使用 AscendCL 进行推理改写了昇腾原有示例整个自身的体验流程就告一段落了。
2023-06-29 14:48:39
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原创 解决问题：将 MAN 模型在昇腾 310 设备上推理做准备
探寻将 ONNX 模型转换为昇腾 OM 模型时会遇到的问题以及预先对策。需要为昇腾 310 设备声明多个分辨率大小不一的图片需要补全成输入分辨率才可推理 (PIL)复用 AscendCL 示例加快推理代码编写时间实现 MAN 模型在原代码的预处理方法（颜色归一化）
2023-06-26 23:40:40
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原创 PyTorch 转 ONNX 动态输入、张量格式 - 将 MAN 超分辨率模型转换为 ONNX 模型
生成一个测试张量，这个张量需要和之前训练模型的张量结构相等，你可以通过调试来获取以前的张量结构，一般是 BCHW 格式。导入相关程序库并输入我们要的参数，将仓库内的 MAN_arch.py 单独使用生成模型网络，并转换为推理模式。testTensor = torch.tensor([[[[1]],[[1]],[[1]]]]) # 这个是整数型的张量。MAN 的多个模型是通过调整网络的参数来实现切换的，参数说明在 options 文件中有定义。最重要的是精度比较好的。模型输入节点的名字是可更改的，详见。
2023-06-14 22:40:40
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原创 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型初体验
尝试 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型。在 PyTorch 中，模型的可学习参数（即权重和偏差）包含在模型的参数（使用 访问）中。
2023-06-03 17:48:06
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原创 【2023 · CANN训练营第一季】TensorFlow 迁移 第三节 AI 应用开发
确定模型的输入输出，需要用 AscendCL 去实现数据的输入输出。ResNet-50 需要输入 RGB 编码图片，分辨率固定为 224*224，也就是我们要用 ACL 对图片预处理至 224 大小才可传入模型；显式创建Context和Stream：推荐显式，适合大型、复杂交互逻辑的应用，且便于提高程序的可读性、可维护性。使用以 ResNet-50 为例，使用转换好的昇腾 om 模型，并编写昇腾专用推理程序。选择一个可以用于图片分类的模型，这里选择的是 ResNet-50.获取华为云 ID 用于绑定。
2023-05-31 13:55:47
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原创 【2023 · CANN训练营第一季】TensorFlow 迁移第二章：模型迁移与训练
为什么迁移 TF 模型？就像机器学习框架适配 NVIDIA CUDA 那般，在昇腾处理器上进行训练。因为训练数据爆炸增长训练时间长，需要迁移至训练速度更高的平台上。深度学习抽象概括：计算机训练由简单概念构建的多层网络对象并迭代，掌握对象特征。数据集放入 OBS ，使用 PyCharm 插件将训练脚本推理至平台。华为的昇思（MindSpore）机器学习框架原生支持昇腾处理器。使用 ATC 转换训练完毕的模型（与上面的迁移模型做区分！迁移前置条件：GPU 可运行，精度收敛。两种迁移方式：自动迁移与手动迁移。
2023-05-31 13:53:19
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原创 知识管理软件 Anytype 的 Alpha 使用体验及核心结构讲解
Anytype 知识管理的使用体验，与常用笔记系统来说，它的新与它的挑战。
2023-05-11 21:59:45
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原创 【2023 · CANN训练营第一季】TensorFlow 迁移第一章：华为昇腾 AI 基础知识介绍
讲解了昇腾AI的一些基础知识。重要点：统一的应用编程语言。AscendCL 属于 CANN 的一部分，向上供应用程序（AI 框架）调用，向下调用 CANN 组件。具体优势：高度抽象，API 减少；向下兼容旧版；API 在处理器之间是相同的。主要应用：开发应用，由第三方 AI 框架调用，打包进第三方的库。展示五层结构及一些组件昇腾语言接口AscendCL昇腾计算服务层昇腾算子库昇腾计算编译引擎TBE图引擎计算执行引擎HCLLDVPPRuntime计算基础层（内核，通信等）可以看见越底层拥有的模块就越多。
2023-04-23 09:50:11
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原创 解决Xbox主机国内下载慢的隐藏逻辑其一：开机定区域
你可以理解为Xbox的下载区域分为“全球”与“中国”，这是通过Xbox开机时检测决定的。所以，任何的加速器都会定位到国外，这样的结果是不会从国内的下载服务器下载，造成潜在的下载速度慢。主机下载逻辑这件事我研究很久了，基本就是随缘研究一点的现状。近期Xbox第一方新游戏开始多起来了，先发一个已经确定好的逻辑，那就是下载区域。太长不看系列：用过加速器后会自动从国外CDN（以下称下载服务器）下载游戏（慢），关闭加速器后重启主机以切换区域。解决方法：在关闭所有加速软件的情况下，重启主机更新当前的区域。
2023-01-26 13:32:56
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原创 关于自己使用Docker安装托管OpenStreetMap（OSM）贴片踩过的几个问题及解决
列出了作者使用Docker安装OSM服务器时遇到的几个问题，重点出现在导入过程。遇到“找不到地图文件”以及“检查表”时间过长
2022-10-15 10:24:21
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空空如也
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