由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用，过程中实现int8量化加速 适合刚开始部署模型的小白或者研究者，内附教程

内容概要：开发Xilinx FPGA的入门手册，包含Xilinx vitis应用加速的各种内容。包括12个部分：1.vitis入门。2.vitis设计流程。3.vitis开发应用。4.应用的构建和运行。 5.应用仿真。6.性能分析调试。7.vitis命令和工具。8.vitis分析器。9.vitis IDE介绍。10.vitis嵌入式介绍。11.数据中心应用加速。12.Xilinx官方资源介绍等。 阅读建议：官方汉化版，适合Xilinx FPGA开发的入门资料，包括应用开发的全方位入门知识。

置信规则库（beliefrulebase，BRB）的参数训练问题实质上是一个带有约束条件的非线性优化问题，目前在求解该问题上主要使用FMINCON函数及群智能算法，但在算法的应用中存在移植性差，难实现，计算时间长等局限性。通过对这些问题的研究，结合现有的参数训练方法提出了基于加速梯度求法的置信规则库参数训练方法，并将其应用在多峰函数、输油管道泄漏检测的置信规则库的参数训练上。以收敛误差、收敛时间和皮尔森相关系数作为衡量指标，对新方法与其他传统方法进行了对比，实验结果表明，新算法在收敛精度和收敛速度上具有更

一个HLS设计的卷积神经网络加速器，并在zynq7020开发板上部署成功。数据集采用的是MNIST手写体,加速的网络为一个拥有4层卷积，2层池化和1层全连接层的自定义小网络，适合初学者学习。

基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于LeNet-5卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。PL端实现卷积层、池化层、全连接层的并行加速，PS端实现验证测试流程的控制。两者通过AXI总线连接，实现控制信识别结果的传递

先去官网下载好anaconda 地址是 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section  我下载的是64位python3.7版本的，因为pytorch只支持3.x版本的python，在安装过程中有一个如下界面（第二幅图）建议是两个都勾选上，这样就避免你去电脑里面自行设置环境变量了    安装好之后，使用cmd命令行 ，输入python，你可能会看到如下界面，不要着急，这是由于python解释器位于conda环境中，但是环境未激活，库可能无法加载 这时候，我们重新打开cmd,输入 conda info –envs ,等一下之后，再输

超声全聚焦成像校正模型及加速算法.pdf,超声全聚焦成像算法是一种基于全矩阵数据的成像技术，具有成像精度高、缺陷表征能力强的优点，但也存在数据量大、计算时间长、近表面区域噪声较大的缺点，目前主要应用于后处理成像。针对以上问题，建立了基于阵元指向性函数的成像校正模型；结合并行计算设备，提出了基于三角矩阵数据采集和索引技术的成像加速算法。使用16阵元相控阵探头对带有人工通孔的铝制试块进行检测试验，结果表明，使用加速算法可以将每帧图像成像时间缩短至135 ms以内，满足实时成像的要求；添加校正模型后，对于图像近表面区域噪声抑制效果明显，降低了伪缺陷出现的可能性，提高了图像信噪比。

主要介绍了学习在kernel态下使用NEON对算法进行加速的方法，一起来学习下，大大提高数据运算的效率。

视频内嵌硬字幕提取OCR识别外挂字幕(srt格式)CPU、GPU显卡加速/视频字幕提取软件,视频演示教程观看地址：https://www.ixigua.com/7211914126979760675?logTag=732bc89015727ed20b03 懒人视频字幕提取工具是一款非常简单且实用的视频字幕提取软件，该软件的主要功能就是帮助用户快速提取视频中字幕区域的文字，我们在观看视频时如果需要其中的字幕就可以用到这款软件，可帮助您自动提取所有字幕，无需手动一个一个对照着进行输入，便于您对视频字幕重新进行编辑，对应的字幕提取操作非常简单，导入需要的视频，通过几个简单的步骤即可一键进行提取，提取完成后可显示提取到的字幕的保存位置，还可查看提取用时，需要的话就赶快下载试试吧！【特别提醒安装密码请输入：18603298215 】完全免费 原创软件 放心下载

汽车行业是推动人工智能(AI)发展的重要行业之一，这是因为该行业致力于自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的泛在利益。汽车正在变得越来越智能，但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目标，他们还有很长的路要走。尽管业界还在讨论实现全自动化所需的理想技术组合，但是有一点是明确的，那就是人工智能，尤其是神经网络将发挥重要作用。