专注基础架构领域

使用 Python 版的 TensorRT，可以很方便地对 YOLOv8 模型进行 int8 量化。得到 int8 量化模型之后，用 YOLOv8 的官方代码就可以直接调用该模型。截止到目前 2023 年 9 月底，YOLOv8 官方最新的版本 8.0.186，还不支持直接进行 TensorRT 的 int8 量化，因此需要我们手动进行量化。（目前 YOLOv8 官方工具只支持转换 FP32 和 FP16 格式的 TensorRT 模型）

TensorRT量化工具，支持PTQ和QAT量化基本流程：读取模型-》转化为IR进行图分析，做一些优化策略一、TensorRT量化模式TensorRT有两种量化模式：分别是implicitly以及explicitly量化，前者是隐式量化，在7.0及之前版本用的较多；后者显式量化在8.0版本后才完全支持，就是可以加载带有QDQ信息的模型，然后生成量化版本的Engine；1、 与隐式量化相关性较繦的。

本文从两个矩形框的交并比计算开始扩展到两个不规则四边形交并比的计算,并给出了完整代码实现和相应的实际应用例子.

Kubernetes定向调度，通过NodeSelector标签实现，Master上的Scheduler服务（kube-scheduler进程）负责实现Pod的调度，整个调度过程通过执行一系列复杂的算法，最终为每个Pod都计算出一个最佳的目标节点，这一过程是自动完成的，通常我们 无法知道Pod最终会被调度到哪个节点上。在实际情况下，也可能需要将Pod调度到指定的一些Node上，可以通过Node的标签（Label）和Pod的nodeSelector属性相匹配，来达到上述目的。首先通过kubectl la

在Kubernetes上，很少会直接创建一个Pod，在大多数情况下，会通过RC、Deployment、DaemonSet、Job等控制器完成对一组Pod副本的创建、调度和整个生命周期的自动化控制。1、控制器类型在最早的Kubernetes版本里没有这么多Pod副本控制器的，只有一 个Pod副本控制器RC（Replication Controller），这个控制器是这样设计 实现的：RC独立于所控制的Pod，并通过Label标签这个松耦合关联关系 控制目标Pod实例的创建和销毁，随着Kubernete

从两年前开始就一直在关注着Kubernetes的技术发展，说来惭愧，直到两年后的今天才来写这个专栏，容器化发展到今天已经是非常成熟的技术，各大公司争相使用Kubernetes做容器化管理，今后也会将更多的重心转移到容器相关技术的学习上，比如Kubernetes、Istio、Prometheus、Knative等等，慢慢朝着运维方向去培养自己。我始终相信合久必分，分久必合的道理，天下如此，微服务...

Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用来制作各种类型的图表和图形展示。它是Python数据可视化中最常用的工具之一，无论是数据分析还是图像处理，Matplotlib都是必不可少的。然而，对于初学者而言，Matplotlib的安装却可能会成为一道难题。下面，本文将从多个角度分析，为小白提供最简单的Matplotlib安装教程。

讨论这个问题是很容易忽略，也就一个负号的问题，大多是记下来，但是确实也一个搞不懂的问题。

整个的步骤就是这样！现在就开始跟着我们提供的代码和步骤，动手试试用Open VINO™优化和加速YOLOv8吧。关于英特尔OpenVINOTM开源工具套件的详细资料，包括其中我们提供的三百多个经验证并优化的预训练模型的详细资料，请您点击https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/overview.html。

官网的实例直接运行会有比较多的问题，这里改成这样的导入方式，解决问题；4、容易扩展，可以使用keras的设计准则自定义构建块去扩展keras的函数，并且发展出sota模型；2、使用pytorch、mxnet等其他框架搭建的模型，可以手动转换成qkeras搭建的模型；3、支持指定量化函数，量化的bit数目、量化的小数点左边bit数、对称性等；1、使用keras搭建的模型，可以直接转换成qkeras的量化模型；1、支持导入keras模型到qkeras模型；6、打印模型参数shape；4、计算测试准确度；

logistic：logistic=True时，假设y取值只有2个比如True和False，并用statsmodels中的逻辑回归模型回归。lmplot（回归统计绘图）：figure级regplot函数，绘图同regplot完全相同。对每个x值的所有y值用函数计算，绘制得到的点，并绘制误差线。x_jitter会随机改变图中散点的x坐标，y_jitter会随机改变图中散点的y坐标。聚合热度图，绘制一个分层聚合的热度图。robust参数为True时，会降低异常值的权重，在需要剔除异常值时，非常有用。

Jupyter 是一个基于 Web 的交互式计算平台，使用户能够创建和共享文档，这些文档包含实时代码、方程式、可视化图表和解释文字。Jupyter 在数据分析领域被广泛应用，它提供了一个直观、交互式的操作界面，使得用户能够更容易地探索数据、可视化数据以及进行数据处理和建模的实验。Jupyter 不仅能够对 Python 代码进行展示和格式化，还能够保存用户的历史代码和结果以及数据分析结果。这些结果可以在后期随时查看和修改，使得 Python 的学习和应用变得更加方便和高效。

注意标注的时候，假如你要标注的对象为人和狗，在画掩码过程中，一幅图像中如果有多个person、dog，命名规则为person1、person2……因为labelme生成的标签为一个label.png文件，这个文件只有一通道，在你标注时同一标签mask会被给予一个标签位，而mask要求不同的实例要放在不同的层中。启动后找到目标文件夹，在使用过程中发现，如果存在中文路径或中文名字的时候，会报编码相关的错，标注完成后，我们得到原图和对应的 json 文件，需要转化成 colormap 标注图，在。

本次未使用其分类，所以不需要进行展平后全连接，在这之前截断即可，其余与基础的res50网络结构相同，仅在forward时保存每次下采样前的特征图并作为函数输出。# inplane=当前的fm的通道数# 参数# stem的网络层# 64,128,256,512指的是扩大4倍之前的维度，即Identity Block中间的维度# 后续的网络# block部分##这里使用五个output输出在每次下采样前的feature map''':param block: block模板。

本文展示了使用双向LSTM(Bi-LSTM)进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。整个过程主要包括：数据导入、数据清洗、结构转化、建立Bi-LSTM模型、训练模型（包括动态调整学习率和earlystopping的设置）、预测、结果展示、误差评估等完整的时间序列预测流程。本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为。

在学习完机器学习基础之后，对分类和回归之前的联系和区别还有一点困惑，通过知识重新回顾学习，对二者的关系有了进一步了解。