【C++】使用ort推理yolov10

【C++】使用ort推理yolov10 前言:由于笔者是编导专业,想玩玩yolo模型,搜来搜去全是python,所以在学会之后写一篇文章帮助和笔者同样情况的人 环境 Windows 10 C++17 onnxruntime18.1(DML版本) opencv4.9 visual studio2022

算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools,再见 for 循环

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 不要轻易使用 For 循环 For 循环,老铁们在编程中经常用到的一个基本结构,特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是,这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白,一用就上手,但是,有时

SRE 排障利器,接口请求超时试试 httpstat

夜莺资深用户群有人推荐的一个工具,看了一下真挺好的,也推荐给大家。 需求场景 A 服务调用 B 服务的 HTTP 接口,发现 B 服务返回超时,不确定是网络的问题还是 B 服务的问题,需要排查。 工具简介 就类似 curl,httpstat 也可以请求某个后端,而且可以把各个阶段的耗时都展示出来,包

使用 Hugging Face 推理终端搭建强大的“语音识别 + 说话人分割 + 投机解码”工作流

Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,

【AI应用开发全流程】使用AscendCL开发板完成模型推理

从模型推理需要的开发板环境搭建到执行推理,本文主要是为大家介绍从Ascend910训练到Ascend310推理的昇腾开发全流程。

为什么不推荐在Spring Boot中使用@Value加载配置

@Value注解相信很多Spring Boot的开发者都已经有接触了,通过使用该注解,我们可以快速的把配置信息加载到Spring的Bean中。 比如下面这样,就可以轻松的把配置文件中key为com.didispace.title配置信息加载到TestService中来使用 @Service publ

记一次栈溢出异常问题的排查

刚修改的服务,推到开发环境之后,总是时不时的崩溃,但是不知道为什么。尝试找到他的最后一次调用,也没有复现。 没有办法,只能抓dump了。 开启崩溃自动dump,网络上很多,不赘述了。 拿到dump之后,首先看看是什么类型的异常 如图所示,是个栈溢出的异常。 打印一下堆栈,发现密密麻麻的全是这个代码。

Python 列表推导式:简洁、高效的数据操作艺术

# Python 列表推导式:简洁、高效的数据操作艺术 Python 的列表推导式,这个看似简单的语法糖,实则内含无限威力。在 Python 代码编写中,列表推导式的灵活性和简洁性让它成为了不可或缺的一部分。在这篇文章中,我们将更全面、更深入地探讨列表推导式,从基础的概念认识,到各类进阶的用法和操作

HoloLens2 开发推荐配置

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 1、win11 pro+vs2019+unity2018+MRTK2.6.1 2、win10 pro+vs2019+unity2019+MRTK2.6.1 3、win11 pro+vs2019+unity2021 4、wi

HoloLens 2 开发推荐书籍

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 书名 HoloLens 2开发入门精要——基于Unity和MRTK http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09354301.html

2023年Clion插件推荐

[TOC] ## 搜素位置 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/994129/202307/994129-20230720164716729-1453783888.png) ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/994129/

物以类聚人以群分,通过GensimLda文本聚类构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)

众所周知,个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容,使得用户更感兴趣,从而提升用户体验,提高用户粘度,之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统,但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性,本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。 推荐算法:协同过滤

批量生成,本地推理,人工智能声音克隆框架PaddleSpeech本地批量克隆实践(Python3.10)

云端炼丹固然是极好的,但不能否认的是,成本要比本地高得多,同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高,这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源,并且对超参数的调整也要求较高,更适合在云端进行。 在推理阶段,模型的权重和参数不再调整。相反,模型根据输入数据的特征进行计算,并输出预测结果

聊聊分布式事务一致性与本地消息表

我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题,对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决;其带来的好处是多重的。 ### 什么是分布式事务一致性 大白话就是对数据源进行拆分后,多库多机器的多数据库事务一致性问题。因为此

使用Spring Reactor优化推荐流程

1. 背景 公司有一个推荐系统Rec,这个系统的主要功能是: 向外部系统提供推荐接口 根据请求获取推荐策略 根据推荐策略完成推荐的召回、过滤、打分、排序阶段 Rec作为微服务中的一环,本身不存储召回的物料信息,也不存储用户和物料的特征信息,它负责就是对各个服务的组合和流转 其流程如下: 2. 问题

[转帖]内存管理干货推荐:巨页HugePage

https://zhuanlan.zhihu.com/p/542132384 前言: 巨页的提出初衷是提供对内存使用量大的进程在某些场合下能拥有更好的性能的一种策略。巨页的定义有些含糊,按照最初提出patchset的人的意思,只要大于系统默认PAGE_SIZE的页,都可以称之为巨页。巨页从2.6发展

[转帖]开源欧拉 openEuler 将推动建立 eBPF 软件发布标准

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1751384496576832110&wfr=spider&for=pc IT之家 12 月 5 日消息,据 openEuler 发布,eBPF 是能够在内核运行沙箱程序的技术,提供了一种在内核事件和用户程序事件发生时安全注入代码的

[转帖]websocket消息推送设计

https://cloud.tencent.com/developer/article/2168088?areaSource=&traceId= 1. 背景 公司内目前有几个项目都有消息推送的功能,例如:某个业务操作之后需要推送消息给前端页面,让用户实时感知。 但是目前公司内的消息推送实现分散在在各

[转帖]使用Transformers推理

https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8Transformers%E6%8E%A8%E7%90%86 Pages 32 中文文档 模型合并与转换 在线模型合并与转换(Colab) 手动模型合并与转换 模

为什么 java 容器推荐使用 ExitOnOutOfMemoryError 而非 HeapDumpOnOutOfMemoryError ?

前言 好久没写文章了, 今天之所以突然心血来潮, 是因为昨天出现了这样一个情况: 我们公司的某个手机APP后端的用户(customer)微服务出现内存泄露, 导致OutOfMemoryError, 但是因为经过我们精心优化的openjdk容器参数, 这次故障对用户完全无感知. :muscle::mu