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范传康的专栏

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开发者成长激励计划-开发笔记：基于IoT NTP实现实时时钟

tencentos tiny 物联网开发平台物联网

设备的RTC大部分场景是有用的，但RTC芯片增加了成本，而实现NTP网络协议又增加了系统的复杂性。如果物联网系统能够提供NTP校时是性价比最高的方案。

2022-08-17

1.9K1

TinyML-5:TFLite Quantization背后的运行机制

tensorflow 机器学习深度学习物联网腾讯云 TI 平台

上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理，以及Quantization量化对TinyML的重要性，但是没有深入说明Quantization的实现机制，本篇博文打算从TFlite的案例代码切入，从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ，QAT技术等。

2021-01-17

2.3K0

【云+社区年度征文】TinyML实践-2：How TinyML Works？

tensorflow 物联网机器学习人工智能

对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型，这种需求影响了很多设计决策，例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。云端服务器上，RAM以GB为衡量单位，存储空间以TB为单位，几百兆字节的二进制文件通常不是问题。

2020-12-07

1.6K0

TinyML实践-1：What & Why TinyML？

tensorflow 物联网机器学习嵌入式

机器/深度学习已经如火如荼，各种炫目的效果呈现不穷，笔者也复现一些如stackoverflow assistence、头像动漫化等，但大都需要强大算力，“终端（手机）+云服务器”是基本结构。去年关注到Google TFLite Micro（TFLM）及技术，可以将Tensorflow 模型部署到嵌入式的端末设备（比如arm cortex M4 64M）。恰好手头有一个农业物联网项目，利用嵌入式设备识别牲畜的活动状态，应用了这一个技术。这段时间项目间隙，记录下开发过程的一些心得体会。

2020-12-07

2.2K1

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