概述 前几天的 Windows Developer Day 正式发布了 Windows AI Platform，而作为 Windows AI Platform 的模型定义和训练，更多还是需要借助云端来实现。Azure 无疑是一个很好的选择。 Azure 作为微软近几年主推的云服务，在 AI 和 Machine Learning 方面也处于领先水平。目前 Azure 提供的 AI 能力涵盖了机器视觉、语义语音、语言理解、语言翻译、认知服务等各个领域。它们大多以封装的 API 出现，开发者不需要关心训练数据集的
在本节中主要讲述自定义特性、反射 。自定义特性允许把自定义元数据与程序元素关联起来。这些元数据是在编译过程中创建的，并嵌入程序集中。反射是一个普通的术语，它描述了在运行过程中检查和处理程序元素的功能。例如，反射运行完成以下任务：
动车组车载接触网运行状态检测装置（3C）是指在运营动车组上安装的车载接触网运行状态检测装置。其随动车组运行，全天候等速在线检测监测接触网、弓网匹配运行状态，检测监测接触网⼏何参数、红外图像、可见光图像等结果，并将结果用于指导接触网维修。
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ，根据自己的理解做了一些修改。ML.NET 集成的ONNX运行时，Hugginface提供了一种以ONNX格式导出Transformers的方法。 首先以 ONNX 文件格式导出 Hugginface Transformer ， ML.NET 然后将其加载到 ONNX 运行时中。
C#中的Attribute（特性）是一种元数据，在C#中的作用是为元数据添加内容。元数据是关于程序中各种元素的信息，如类、方法、属性等。Attribute允许开发者在这些元素上附加额外的信息，以提供更多的上下文或指导编译器、工具或运行时环境的行为。
这是一个我已经断断续续地研究了很长一段时间的项目。在此项目之前我从未尝试过修改游戏，也从未成功训练过“真正的”强化学习代理（智能体）。所以这个项目挑战是：解决钓鱼这个问题的“状态空间”是什么。当使用一些简单的 RL 框架进行编码时，框架本身可以为我们提供代理、环境和奖励，我们不必考虑问题的建模部分。但是在游戏中，必须考虑模型将读取每一帧的状态以及模型将提供给游戏的输入，然后相应地收集合适的奖励，此外还必须确保模型在游戏中具有正确的视角（它只能看到玩家看到的东西），否则它可能只是学会利用错误或者根本不收敛。
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。
开发者们看过来，ONNX牵手华为昇腾，现在可以直接在昇腾上跑原生ONNX模型啦！ 还记得今年9月，ONNX Runtime项目（ONNX社区流水线核心组件）正式提供对华为昇腾硬件平台的支持，成为ONNX Runtime支持的首个面向端、边、云全场景的国产推理训练AI硬件平台后端。 正式版v1.13.0预计年底发布。 这意味着在此前昇腾主动适配ONNX模型的同时，从2023年开始，ONNX社区版本发布流程中，将开始逐步原生支持昇腾硬件平台，通过开源社区共建大幅降低用户和厂商的成本，实现生态创新共赢。 ON
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎。
tensorRT，nvidia发布的dnn推理引擎，是针对nvidia系列硬件进行优化加速，实现最大程度的利用GPU资源，提升推理性能
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型，但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
https://github.com/oborchers/Medium_Repo/blob/master/Putting%20GPT-Neo%20into%20Production%20using%C2%A0ONNX/ONNX-Export.ipynb
【微信平台，此文仅授权《NCC 开源社区》订阅号发布】 本章的内容，主要是对属性和字段进行赋值和读值、自定义特性、将特性应用到实际场景。
当今的很多AI算法落地，我们都需要依赖特定的机器学习框架，现在比较热门的 AI 工具库如 TensorFlow 和 PyTorch 都出自大厂，并且有很好的生态和资源，借助它们我们可以很快速完成典型的一些任务，如图像分类或自然语言处理。
Lyft 的使命是用世界上最好的交通工具改善人们的生活。我们相信，在未来，无人驾驶汽车将使交通更加安全，人人都更加方便。这就是为什么 Lyft 的无人驾驶部门 Level 5正在为 Lyft 网络开发一个完整的无人驾驶自治系统，给乘客提供这种技术的便利。然而，这是一项极其复杂的任务。
这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。 FP32推理TensorRT演示 可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件，而且只需要一条命令行就可以完成：演示如下： python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx engine --device 0 其中on
亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。RetinaNet支持自定义模型训练，这个我已经集成到OpenMV工具软件中，准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据，导出ONNX模型。单独导出RetinaNet模型为ONNX的脚本如下：
模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？模型的部署大致分为以下三个步骤：
你可以定义自定义特性并将其放入源代码中这一事实，在没有检索该信息并对其进行操作的方法的情况下将没有任何价值。
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/371177698
我们直接从实战中来了解特性意义，针对前两天我们发的一个通讯签名的问题《C#根据类生成签名字符串》和《Android根据类生成签名字符串》，当我们C#后端和Android前端类是一致的时候，根据类型动态生成签名那没有问题。
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18035760
历时不知道多久，OpenMMLab又迎来了一次全面的更新。为了方便社区的研究者和开发者能够及时获悉 OpenMMLab 各个项目的进展，我们对近期的更新做一个整体的介绍。本次发布赶在 CVPR 之前，希望 OpenMMLab 的各个项目能够帮助到大家的研究和开发。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 自从我写了这个系列文章以后，已经快两年时间了，我经常被人问到pytorch中的Faster-RCNN是否可以导出ONNX格式，这个问题后来pytorch官方有文档了，可以直接导出。后来第二个问题就是导出ONNX格式文件无法部署，其实原因在于第一条是因为官方导出的那个模式是个超像素的，直接把脚本拿过来用是能导出Faster-RCNN但是无法被ONNXRUNTIME使用，导致后来一系列的问题都无解了。这个就是所谓的死
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
https://www.cnblogs.com/gmmy/p/17430613.html
近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK，新的版本号为2.3，带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit，与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包，意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
原文地址：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
一、前言 注解（Annotation）作为元数据的载体，为程序代码本身提供额外的信息，使用过MyBatis等ORM框架的朋友对 @Insert 的注解应该不陌生了，这是MyBatis自定义的注解，显然我们也可以按需求自定义一些注解，然后对其进行解析获取元数据，进而实现通过代码生成代码的操作。 二、自定义注解 只需通过 关键字@interface 即可自定义注解 // 标识注解（就是无属性的注解）
从今天起，OpenMMLab 不仅能够提供高质量、前沿的人工智能模型，也将强势打通从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！
如今的手持设备足够强大，可以在本地运行神经网络，而不需要云服务器的连接，这在您外出时是一个很大的便利。不过，在您的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义的神经网络并不简单，而且这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架，用于iOS应用程序），最后将其部署到您的iPhone或iPad。
在本节中主要讲述自定义特性、反射。自定义特性允许把自定义元数据与程序元素关联起来。这些元数据是在编译过程中创建的，并嵌入程序集中。反射是一个普通的术语，它描述了在运行过程中检查和处理程序元素的功能。例如，反射运行完成以下任务：
在使用.NET 平台时，你可以选择使用其他语言（如VB.NET、F#等），但C# 是最常用和推荐的语言之一。C# 提供了现代编程语言的特性，包括强类型、面向对象、事件驱动、异步编程等，使其成为在.NET 平台上进行应用程序开发的强大选择。
在 Java 编程中，注解（Annotation）是一种元数据，它提供了关于程序代码的额外信息。注解不直接影响程序的执行，但可以在运行时提供有关程序的信息，或者让编译器执行额外的检查。
在Java项目的开发中，需要引入自动化构建工具来帮助我们管理项目的外部依赖包、项目编译、打包等工作。Gradle和Maven是Java世界中两个重要的自动化构建工具，在项目中我们在两者之间如何选择呢？两者有什么异同点呢？
AI模型近年来被广泛应用于图像、视频处理，并在超分、降噪、插帧等应用中展现了良好的效果。但由于图像AI模型的计算量大，即便部署在GPU上，有时仍达不到理想的运行速度。为此，NVIDIA推出了TensorRT，成倍提高了AI模型的推理效率。本次LiveVideoStack线上分享邀请到了英伟达DevTech团队技术负责人季光一起探讨把模型运行到TensorRT的简易方法，帮助GPU编程的初学者加速自己的AI模型。
YOLOv5在OpenVINO上的部署，网上有很多python版本的代码，但是基本都有个很内伤的问题，就是还在用pytorch的一些库做解析，C++的代码有个更大的内伤就是自定义解析解释的不是很清楚，所以本人阅读YOLOv5的pytorch代码推理部分，从原始的三个输出层解析实现了boxes, classes, nms等关键C++代码输出，实现了纯OpenVINO+OpenCV版本的YOLOv5s模型推理的代码演示。下面就是详细的系统环境与各个部分解释，以及代码实现与演示图像。
如果你是PyTorch 24K纯萌新，PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一：60分钟入门PyTorch（Start 60-min blitz）。
在上一篇文章中<一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子>，我们简单介绍了什么是TVM以及如何利用Relay IR去编译网络权重然后并运行起来。
应用系统开发中少不了跟Excel打交道，基于NPOI开发了ExcelPatternTool，与目前主流框架对比ExcelPatternTool着重单元格样式的控制，对于初始数据导入、报表导出等简单的Excel功能提升易用性。
最新版本的YOLOv8框架已经集成支持YOLO-World模型，只要运行下面的命令行：
导读：近几年随着深度学习算法的发展，出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长，各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
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