<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[hansun008的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; hansun008]]></copyright><item><title><![CDATA[移动端机器学习框架 MDL 简介与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134933257</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134933257</guid><author>hansun008</author><pubDate>Mon, 11 Dec 2023 18:12:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[Net 模块是 MDL 网络管理模块，主要负责网络中各层 Layer 的初始化及管理工作。开发者在调用预测方法的时候，只需要调用对应。设计也很简单易用，也支持其他的框架模型转换。稳的时候，它会自动找到物体并进行框选，无需拍照就可以发起图像的搜索功能。MDL 是百度研发的可以部署在移动端的基于卷积神经网络实现的移动端框架。中，用户只需要点击自动拍开关，将手机对准物体，当手。这里需要传入图像的3维数组结构，真正执行预测的是。MDL 需要与之兼容的模型才能使用，可以使用。，可以应用在图像识别领域。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[移动端AI——回望移动平台的 AI 革命]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134869115</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134869115</guid><author>hansun008</author><pubDate>Fri, 08 Dec 2023 08:52:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[也就是说，SNPE 不但支持 Caffe、Caffe2、TensorFlow 和 Edge 设备端专用的 TensorFlow Lite 等深度学习框架，也支持由 Facebook 和微软发起的 ONNX（Open Neural Network Exchange），一个 Intermediate Representation，让 Caffe2、CNTK、PyTorch 以及 MXNet 这些框架可以实现模型互通，方便芯片厂商可以针对一个标准进行硬件级别优化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[移动端 AI 的应用场景]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134851499</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134851499</guid><author>hansun008</author><pubDate>Thu, 07 Dec 2023 11:42:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[对于应用开发者来说，其实也可以提供基础类应用，比如拍照应用、智能语音助理等，如果能够借助手机制造商提供的硬件计算能力，达到比系统自带的基础类应用更好的效果，也会得到用户的欢迎。AR：Apple 的 ARKit 和 Google 的 ARCore 的推出意味着移动应用开发的新趋势出现，优秀的增强现实类应用将通过更好的用户体验和交互获得用户的肯定，而为了让自家的这类应用脱颖而出，开发者除了用好 AR 框架，还需要更好的理解现实场景的能力，比如风格迁移、物体检测等都有相应的适用场景。如果需要，如何引入？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Caffe2移动端图像识别应用与简析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134802700</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134802700</guid><author>hansun008</author><pubDate>Tue, 05 Dec 2023 11:25:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[其中通过计算得到的概率会保存在 max 数组中，对应的识别出来的物品的 index 会保存在 max_index 中， 通过 imagenet_classes 可以找到对应的识别出来的物品名称。Demo 中使用了训练好的模型，支持1000种物体的识别。现在更多复杂的聊天机器人都是通过DNN实现，它们可以理解提问者的语义，并结合上下文给出更合适的回答，提供了优质的用户体验。Demo 中使用 Caffe2 处理图片时，图片需要是正方形的，所以即使从摄像头中获取到的图片不是正方形的，我们也需要把它裁剪成正方形。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[移动端机器学习框架ncnn简介与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134778348</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134778348</guid><author>hansun008</author><pubDate>Mon, 04 Dec 2023 10:52:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[腾讯优图ncnn提供的资料显示：对比目前已知的同类框架，ncnn是 CPU 框架中最快的，安装包体积最小，跨平台兼容性中也是最好的。以苹果主推的 CoreML 为例，CoreML 是苹果主推的 iOS GPU 计算框架，速度非常快，但仅支持 iOS 11 以上的 iPhone 手机，落地受众太狭窄，非开源导致开发者无法自主扩展功能，对开源社区不友好。ncnn 提供了注册自定义层实现的扩展方式，可以将自己实现的特殊层内嵌到 ncnn 的前向计算过程中，组合出更自由的网络结构和更强大的特性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[移动端机器学习框架SNPE简介与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134727673</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134727673</guid><author>hansun008</author><pubDate>Fri, 01 Dec 2023 09:58:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果开发就是使用的C++，那比较容易实现用户定义层，但如果是运行在Android上，开发者需要将上层java代码通过JNI方式来调用NPE原生的C++编译好的.so文件，因为用户定义层的代码是不可能预先编译到NPE原生.so文件中的，必须重新开发NPE的JNI。NPE SDK提供了模型转换和执行工具，以及针对核的API，利用功率和性能配置文件匹配所需的用户体验，优化和节约开发人员的时间和精力。转换工具将输出转换信息，包括有关不受支持或非加速层的信息，开发者可以使用这些信息调整初始模型的设计。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[移动端机器学习框架TensorFlow Lite简介与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134706760</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134706760</guid><author>hansun008</author><pubDate>Thu, 30 Nov 2023 10:49:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[从AI应用的现状来看，模型训练这些工作大多是在云端完成的，因为云端有着强大的GPU/CPU和内存。云端训练完成的模型在移动终端上可以被快速的解释执行。Demo会把相机捕获到的每一帧转化成一个224×224像素的图像，这是因为训练Mobilenet的模型的输入都是224×224像素的。所以，想要把server端训练好的模型转化成可以在移动端运行的tflite格式，就需要对训练中的各种文件格式有一定了解。由此得出，想要在移动端获取实时快速响应，并且缩小模型体积的话，就需要牺牲一定的精度，来获取更好的性能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[头脑风暴法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134691117</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134691117</guid><author>hansun008</author><pubDate>Wed, 29 Nov 2023 15:22:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[其中一些最有价值的设想，往往是在已提出设想的基础之上，经过“思维共振”的“头脑风暴”，迅速发展起来的设想，以及对两个或多个设想的综合设想。这些新设想，包括对已提出的设想无法实现的原因的论证，存在的限制因素，以及排除限制因素的建议。，如要使其可行，必须。头脑风暴会议的目标是获得尽可能多的设想,追求数量是它的首要任务.参加会议的每个人都要抓紧时间多思考,多提设想.至于设想的质量问题,自可留到会后的设想处理阶段去解决.在某种意义上,设想的质量和数量密切相关,产生的设想越多,其中的创造性设想就可能越多.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI模型互通的新开放生态系统ONNX介绍与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134664077</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134664077</guid><author>hansun008</author><pubDate>Tue, 28 Nov 2023 11:53:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[不远的将来，当大多数的AI框架和工具都支持ONNX标准的时候，就不会发生为了选择生产环境的AI框架而重新学习、为了能够生产环境应用模型而耗时移植模型等等类似的事件了。每个节点都是对一个运算器的调用。往往在研发阶段需要的模型属性和产品阶段是不同的，而且不同的框架也会在特定的某个属性上有所优化，例如训练速度、对网络架构的支持、是否支持移动设备等等。概括的说就是，ONNX是在跟踪分析AI框架所生成的神经网络在运行时是如何执行的，然后会利用分析的信息，创建一张可以传输的通用计算图，即符合ONNX标准的计算图。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[eID是什么]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134550133</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134550133</guid><author>hansun008</author><pubDate>Wed, 22 Nov 2023 11:49:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[实名认证的形式利用在线下公共场合较早，例如机票购买，酒店住宿，银行等等都需要身份信息登记备案，后来随着网络信息技术的推广运用，实名认证的说法开始出现，通过线上使用的频率扩散开来，主要用于网络交流，网站注册等的保证。eID网络身份运营机构（“IDSO”，即Identity Service Operator，简称为“eID运营机构”），连接eID签发机构与eID网络身份服务机构，承担eID网络身份识别基础服务，并与eID网络身份服务机构合作向线上应用机构提供eID网络身份公共增值服务和相关安全增值服务。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[区块链和医疗卫生创新：城市，学术界和科技公司联手寻找区块链解决方案以应对公共卫生挑战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134503688</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134503688</guid><author>hansun008</author><pubDate>Mon, 20 Nov 2023 11:19:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[城市，学术界和科技公司联手寻找区块链解决方案以应对公共卫生挑战]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[布隆过滤器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134461244</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134461244</guid><author>hansun008</author><pubDate>Fri, 17 Nov 2023 13:52:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[布隆过滤器是由巴顿.布隆于1970年提出的。它是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，这个过滤器可以用来告诉你 “判断某样东西一定不存在或者可能存在”。注意这句话比较关键，后面会解释为什么说“可能存在”。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工作中如何做好技术积累]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134445667</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hansun008/article/details/134445667</guid><author>hansun008</author><pubDate>Thu, 16 Nov 2023 16:48:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[引言

古人云：“活到老，学到老。”互联网算是最辛苦的行业之一，“加班”对工程师来说已是“家常便饭”，同时互联网技术又日新月异，很多工程师都疲于应付，叫苦不堪。以至于长期以来流传一个很广的误解：35岁是程序员工作的终点。

如何在繁忙的工作中做好技术积累，构建个人核心竞争力，相信是很多工程师同行都在思考的问题。本文是我自己的一些总结，试图从三个方面来解答：


	第一部分阐述了一些学习的原则。任何时候，遵循一些经过检验的原则，都是影响效率的重要因素，正确的方法是成功的秘诀。
	
	
	提升工作和学习效率的另]]></description><category></category></item></channel></rss>