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摘要： https://www.cnblogs.com/zyfeng/p/13551951.html 阅读全文

摘要： 一种用于存储和传输信息的加密安全分布式存储数据库技术。数据库中的每条记录都称为一个块，并包含诸如事务日期和到前一个块的链接等详细信息。 区块链的主要优点是它是分布式的，没有人可以控制输入的数据或它们的完整性。 可以应用于大数据领域，尤其是提高数据的安全性或质量。 因此区块链实际上是与大数据存储传输直 阅读全文

摘要： TensorRT 部署案例，四部曲 将预训练的pytorch模型转为.onnx模型 解析onnx到tensorRT network对象 onnx parser 对其优化并生成TensorRT推理引擎（根据输入模型、目标 GPU 平台和其他指定的配置参数） builder 在GPU上实施推理Perfo 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/weixin_43823054/article/details/106903128 利用habitat仿真环境，仿真训练，habitat环境中有大概50个房间场景，每个场景都提供了其中所有位置的深度图。（移动过程中，实时的碰撞显示为屏幕的红框，环境中白色为 阅读全文

摘要： 组件的数学层面python实现 各种网络和方向的再理解 移动端和GPU端的加速推理 阅读全文

摘要： 运行本质上通用芯片和嵌入式芯片没有区别，嵌入式芯片可以看成是通用芯片的细分，是通用芯片的裁剪。 通用芯片领域：ARM和intel垄断（架构设计+生产） 其他的如高通、三星、AMD、NVIDIA、苹果、联发科、华为海思等等都是二次开发或生产，没有架构设计能力（这里可见，ARM在AMD的上游） 嵌入式芯 阅读全文

摘要： 我们在使用pytorch的过程，经常会需要加载模型参数，不管是别人提供给我们的模型参数，还是我们自己训练的模型参数，那么加载模型参数就会碰到一些情况，即GPU模型和CPU模型，这两种模型是不能混为一谈的，下面分情况进行操作说明。 情况一：模型是GPU模型，预加载的训练参数也是GPU；模型是CPU模型 阅读全文

摘要： 联合优化：实际上就是类似最小二乘的那种组合参数的优化问题 阅读全文

摘要： 四元数 1+ai+bj+ck 一个实数加三个虚数（四个维度），类比于复数的1+i(二元数，二个维度) 作用：用于旋转 优势：可以增量旋转；避免万向锁 阅读全文

摘要： 非参方法，通过蒙特卡洛抽样去估计整体，应用广泛 问题： 重采样 重样本失效 环境越复杂，需要的采样样本量越大 阅读全文