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摘要: 在Yolov5 Yolov4 Yolov3 TensorRT 实现Implementation news: yolov5 support 引论 该项目是nvidia官方yolo-tensorrt的封装实现。你必须有经过训练的yolo模型(.weights)和来自darknet(yolov3&yolo 阅读全文
posted @ 2020-11-30 08:56 吴建明wujianming 阅读(1192) 评论(0) 推荐(0)
摘要: TensorRT 基于Yolov3的开发 Models Desc tensorRT for Yolov3 https://github.com/lewes6369/TensorRT-Yolov3 Test Enviroments Ubuntu 16.04 TensorRT 5.0.2.6/4.0.1 阅读全文
posted @ 2020-11-30 08:43 吴建明wujianming 阅读(315) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 大规模数据处理Apache Spark开发 Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了Scala、Java、Python和R的高级api,以及一个支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎。它还支持一组丰富的高级工具,包括用于SQL和DataFrames的Spark SQL、用于机器学习的M 阅读全文
posted @ 2020-11-30 07:44 吴建明wujianming 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 算法编程Algos Programming 不同算法的集合,用于编程比赛,如ACM ICPC。 算法按主题划分。大多数算法都可以从文件中按原样运行。每种算法都有一个参考问题,并对其时间和空间复杂度作了一些说明。 参考:https://github.com/ADJA/algos 算法列表List of 阅读全文
posted @ 2020-11-30 07:15 吴建明wujianming 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Timer定时器开发 定时器的作用是不占线程的等待一个确定时间,同样通过callback来通知定时器到期。 参考:https://github.com/sogou/workflow 定时器的创建 同样是在WFTaskFactory类里的方法: using timer_callback_t = std 阅读全文
posted @ 2020-11-30 06:53 吴建明wujianming 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)
摘要: matrix_multiply代码解析 关于matrix_multiply 程序执行代码里两个矩阵的乘法,并将相乘结果打印在屏幕上。 示例的主要目的是展现怎么实现一个自定义CPU计算任务。 参考:https://github.com/sogou/workflow 示例代码 https://githu 阅读全文
posted @ 2020-11-30 06:45 吴建明wujianming 阅读(396) 评论(0) 推荐(0)
摘要: runtime系统的Cello 通过充当一个现代的、功能强大的runtime系统,Cello使许多以前在C中不切实际或笨拙的事情变得简单,例如: 通用数据结构 多态函数 接口/类型类 构造函数/析构函数 可选垃圾回收 例外情况 反思 而且,由于Cello与标准C无缝地协同工作,所以您可以获得其他所有 阅读全文
posted @ 2020-11-28 17:54 吴建明wujianming 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 用户自定义协议client/server代码示例 代码参考链接:https://github.com/sogou/workflow message.h message.cc server.cc client.cc 关于user_defined_protocol 本示例设计一个简单的通信协议,并在协议 阅读全文
posted @ 2020-11-28 17:26 吴建明wujianming 阅读(362) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成进行推理测试。 使用ResNet50模型对每个GPU进行推理,并对其它模型进行性能比较,最后与其它服务器进行比较测试。 ResNet-50 Inference performance: Throughput vs Batch s 阅读全文
posted @ 2020-11-28 09:44 吴建明wujianming 阅读(1094) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Abstract 本cuDNN 8.0.4开发人员指南概述了cuDNN功能,如可自定义的数据布局、支持灵活的dimension ordering,striding,4D张量的子区域,这些张量用作其所有例程的输入和输出。这种灵活性可简单集成到任何神经网络实现中。 要访问cuDNN API参考,请参阅c 阅读全文
posted @ 2020-11-28 09:04 吴建明wujianming 阅读(2171) 评论(0) 推荐(1)
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