OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种工具套件，主要用于快速开发高性能计算机视觉及深度学习视觉的应用程序和解决方案，从而实现人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统任务。该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络、递归网络和基于注意力的网络，可扩展跨英特尔硬件的计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。基于OpenVINO，可提升应用程序在CPU计算设备上的推理速度。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
前几天在Python最强王者交流群【110】问了一个关于Python安装的问题，但是她的计算机是苹果的，这倒是有点难为小白的，后来我远程帮她安装搞定的，这里也记录下过程，希望对后面的小白们有参考价值。
安装部分 准备工作 下载各平台对应的安装包，各平台安装包下载链接如下： Windows macOs Linux 安装过程 安装过程在此不给出具体过程，可参照官方给出教程，各平台对应教程如下： Windows中Anaconda安装教程 macOS中Anaconda安装教程 Linux中Anconda安装教程 常用命令 查看安装版本 conda --version 查看帮助信息 conda --help conda -h 卸载conda # Linux/macOS conda -rc ~/anaconda3 查
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教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
OpenCV4.5.4昨天早晨更新了，本文将简单介绍此版本更新内容，供大家参考了解。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
“ 大家好哇！又与你们见面啦！前面我们说了推荐大家学习Python,那么大家首先遇到的第一个问题就是怎么安装Python？在本期文章中，我们将会给出一些方法。”
TensorFlow 安装的前提是系统安装了 Python 2.5 或更高版本，教程中的例子是以 Python 3.6（Anaconda 3 版）为基础设计的。为了安装 TensorFlow，首先确保你已经安装了 Anaconda。可以从网址（https://www.anaconda.com/distribution/#download-section）中下载并安装适用于 Windows/macOS 或 Linux 的 Anaconda。
引言：这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2：Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技，必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具，在学习和使用Python时就会更加专注于其自身，并且也有助于Python开发。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等
miniconda 官网：https://conda.io/miniconda.html anaconda 官网: https://www.anaconda.com/download/#macos
前面我们已经安装好了Anaconda，那么伴随着Anaconda的安装，Jupyter Notebook也会被安装好，接下来教大家如何在Jupyter Notebook下执行Python代码，这里拿MacOS系统来做示例。
在使用PyCharm进行tensorflow学习时，发现mac中还有Python2.7的旧版本，并且说明建议使用新版本。
Labelme is a graphical image annotation tool inspired by http://labelme.csail.mit.edu.
OpenCV-4.0.0已经放出来一阵日子了，很有新功能新特性值得尝试，由于MacOS上的brewhome包中编译好的OpenCV版本只有3.4.3，为了在MacOS上安装最新的OpenCV，只好走源码编译这条路了。
多对象追踪(Multi- Object Tracking, MOT) 在计算机视觉领域有着广泛且重要的应用。大到可以用在多目标导弹跟踪、市中心人流统计, 小到可以用在统计鱼池里的观赏鱼类等等。本篇文章将会带您了解百度飞桨目标检测套件PaddleDetection项目里的 FairMOT模型,并通过Intel的 OpenVINO将其转换成ONNX通用模型，最终在计算机上运行此AI模型实现行人检测项目。
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
（下面都是一些口水话，可以稍微了解一下，不必过于斟酌��） Anaconda是将Python和许多常用的package（Python开源包）打包直接来使用的Python发行版本，支持Windows、Linux和macOS系统，并有一个conda（开源包packages和虚拟环境environment的管理系统）强大的执行工具。 Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。 省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。 分析利器： 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM)
我们先来看 4 个常用的编程工具：Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter，但并不是要求你必须使用它，你也可以根据自己的喜好自由选择。
人工智能、无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施是驱动创新与变革的四大超级力量。近日，在“英特尔AI开发者私享会”现场，英特尔AI 软件布道师武卓分享了在云端和边缘端实现高性能人工智能推理的一些特点与好处。 （英特尔AI 软件布道师武卓线上分享） 云规模开发具有很多的好处：云端能很好的支持多种不同的AI框架和服务，另外在云端可以简化训练开发，比如无需软件下载、无需配置、无需安装，可以直接使用云端所提供的计算资源和服务。在边缘端进行推理也有很多优势：由于数据通常是在边缘端产生和采集的，
本文介绍了一个开源的AI模型部署工具箱--AiDB。该项目使用C++开发，将主流深度学习推理框架抽象成统一接口，包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO，支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Server、PC、Android等)。目前，AiDB集成了数十个开源算法(如Yolo系列、MobileSAM等)，约300个模型，并且持续更新。
Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。
之前写过一帖《macOS M1如何配置机器学习环境》，是基于python3.8版本配置的tensorflow，最近实验过程中发现些问题没办法解决，无奈之下卸载了重装，结果随便捣鼓一下，整个假期就快没了
主要参考网址： 1、 http://www.jianshu.com/p/169403f7e40c 2、 http://blog.csdn.net/qq_29883591/article/details/52664478
打开conda官方网站，查看版本和下载链接：https://repo.anaconda.com/miniconda/
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
由于人们用Python所做的事情不同，所以没有一个普适的Python及其插件包的安装方案。由于许多读者的Python科学计算环境都不能完全满足本系列的需要，所以接下来我将详细介绍各个操作系统上的安装方法。我推荐免费的Anaconda安装包。写作本系列时，Anaconda提供Python 2.7和3.6两个版本，以后可能发生变化。本系列使用的是Python 3.6，因此推荐选择Python 3.6或更高版本。
有个朋友提出，希望把目录中的许多 markdown 文件，批量转换为对应名称的 pdf 格式文件。我于是编写了一个 Python 脚本，并且分享给你。如果你有类似的需求，欢迎使用。
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件，选择 Python 3.7 版本。
如果硬件达不到要求，也可以使用各种优化 fork 兼容更低配置的硬件，但生成时间会增长。
第三方库很多都是个人或者团队，非 Python 官方开发的库，所以难免五花八门，杂乱不堪。
安装 Linux下 bash {anaconda的.sh安装包} MacOS下 点击解压，根据提示来装 路径配置 将anaconda的路径写入到 $PATH 中 vim ~/.bashrc source ~/.bashrc 检查当前的python路径 which python
首先你运行之后最小化pycharm，看看是不是已经出来了，只是没有自己弹到最顶层。
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的，没有调用物理GPU，所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。
新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题，而往往最简单的问题也最容易犯错。其中，搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题，荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文，在文中他分享了用 Visual Studio（VS）和 python 设置自己的数据科学工作区的经验，AI 开发者将全文编辑如下：
Python是由荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido von Rossum）发明的一种编程语言，是目前世界上最受欢迎和拥有最多用户群体的编程语言。
本篇文章，我们聊了如何使用搭载了 Apple Silicon 芯片（M1 和 M2 CPU）的 MacBook 设备上运行 Stable Diffusion 模型。
Anaconda是一个python的科学计算发行版，其附带了一大批常用的数据科学包，不用再使用pip安装数据科学包，再也不用为各种数据科学包版本和依赖冲突发愁了，哈哈。
最近云哥 @吃货本货 问小宋（笔者）如何在Apple的M1芯片进行深度学习开发，恰逢最近M1开发生态都趋于稳定，就把安装步骤梳理下分享出来。
清华源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
在我们开始使用Python的时候，就注定了，我们解决问题的道路会伴随着Python的应用而变得十分便捷。
参考原文：https://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/78378938
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