如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。
最近树莓派4b发布了8gb的版本，这么大的内存用在嵌入式设备上，简直是为了深度计算而生，果断入手了一块，遂开启了一轮踩坑之旅。
边缘AI（Edge AI）依然是新兴领域，许多人不清楚该为他们的项目选择哪些硬件平台。本文将比较一些当前领先的边缘AI平台。
首先需要从官方下载安装文件，下载OpenVINO2020R01版本，然后默认安装，图示如下：
本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速，涉及到的内容有tensorflow物体检测模型，OpencvDNN模块的使用，OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快，不了解的看了也能有助于睡眠。
本文转载自：https://towardsdatascience.com/nvidia-jetson-nano-vs-google-coral-vs-intel-ncs-a-comparison-9f950ee88f0d
英特尔从2018年发布OpenVINO 视觉框架之后，很多公司与开发者尝试之后，反馈良好。至今英特尔几乎每个季度都会更新一个小版本发布，最新发布的OpenVINO 2019R03版本，跟2018年的版本有了全方位的性能提升、SDK开发接口更加的易用易学，对开发者更加的友好。去年我记得我使用OpenVINO SDK开发应用程序的时候，经常被代码中的各种路径常量搞得晕头转向，吐槽这种加载IE的方式很让人无语，果然，今年都改好啦。而且更重要的是优化整个开发流程的SDK使用，使得整个工作流看上去更加合理，符合程序员的思维习惯。同时对各种硬件支持，更加的灵活方便，加强了可配置性。另外还有个值得惊喜的地方是支持INT8的模型量化啦，这个真的好！
面板社区的老哥手上多一块计算棒，我申请来了，准备做一些小玩意儿。因为计算棒害没有到我手，这篇文章算预热，简单的认识一下，收集一些资料。
论文原文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13410.pdf
今天，来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果？ It is very Interest
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
两天没有写东西，大家是不是把我忘了都~今天偶然看见了这个蓝色的小东西，顺手摸了摸，感觉要写点什么。
春招在即，常有粉丝留言问我：简历上写CV的开源项目有用吗？ 答案很简单，没什么用。 以“实时目标检测”这一自动驾驶、机器人等行业的重要任务来举例，尽管你可以获得一些开源代码，但几乎没有任何开源代码能在诸如 NCS2 等边缘设备上同时满足检测准确率（%）和检测速度（FPS）要求。开源代码在单一指标上做得再好，到实际公司项目中也没有意义，仅有满足单一指标的项目经验，入不了用人公司法眼。 这样仅能满足单一指标的开源项目做的再多，充其量也只是数量的堆积，很难获得质量的飞跃。 过来人的一句肺腑之言：想积累项目经验，
自英特尔公司推出Movidius Neural Compute Stick以来，已经有一年多的时间了。这一售价79美元的拇指大小的驱动器，装有专为加速机器学习算法而设计的系统芯片，是英特尔于2016年9月收购的芯片制造商Movidius的产品。在此期间，数千名开发人员使用它，并在数十个研究项目中亮相。
在本教程中，将学习如何将OpenVINO工具包与OpenCV一起使用，以便在Raspberry Pi上进行更快速的深度学习推理。
对Core模块大量像素级别的操作函数与Imgproc中大量图像处理函数做了整体优化，速度又有提升
网络性能与应用质量的发展催生边缘计算 随着智能手机、可穿戴设备等智能设备的普及，以及高清视频、人工智能算法等需求的涌现，各类游戏、应用、视频业务对于数据实时性的要求越来越高， 此类业务采用云计算架构无法达到敏感任务的延迟要求，不仅如此，当应用规模扩大时，云计算架构中网络带宽将会成为瓶颈，难以支撑来自海量前端设备的大规模实时计算和数据请求。 与此同时，随着5G/6G、Wi-Fi 6等通信技术和标准的快速发展，用户端到网络接入端的直接延迟可以降到个位数毫秒级。此时我们发现，在云计算架构中，数据从接入点到云计算中
如同他的演讲题名「AI，在实践中前行」，这一届人工智能大会与半年前在旧金山举办的英特尔首届第一届 AIDC 相比，在展示硬件产品与工具、阐释其开发理念的基础之上，英特尔引入了更多为特定应用场景高度定制的案例、邀请了更多来自各行各业的合作伙伴进行经验分享。
最近这一个月基本没写过博客，因为一直在树莓派4B上部署yolov5的模型，已经数不清楚踩了多少坑了，来来回回折腾了一个月，终于完成了。于是写下这篇博客，一是记录下全部的流程，方便以后其他项目借鉴；二是希望和我一样有类似需求的朋友能少走些弯路。
浩浩荡荡开了一天半的英特尔人工智能大会（AIDC 2018）刚刚结束。在国贸大酒店三层的大宴会厅里，俨然有地主姿态的英特尔在几场演讲中秀软件、秀硬件、秀自己的开发者社群——在更多的时间里，秀伙伴。
摘要：本文阐述并实现了以应用为中心的集中式/分布式Overlay & Underlay整合方案，将重点介绍分布式方案，最后对集中式方案和分布式方案的性能做简单的对比。
思科系统公司生产各种网络设备、交换机、路由器、无线通信设备、统一通信、视频会议、网络安全和，提供了许多系列的设备，使用它们有助于轻松构建不同规模和目的的网络。Cisco 设备允许使用最新的安全标准创建任何复杂的企业管理无线网络。
物联网安全公司Armis之前发现，思科制造的多个网络设备容易受到五个新的安全漏洞的攻击，这些漏洞可能使黑客对其进行全面控制，然后对其提供的业务网络进行完全控制。五个严重性最高的错误中有四个是影响Cisco路由器，交换机和IP摄像机的远程代码执行问题，而第五个漏洞是一个影响Cisco IP电话的拒绝服务问题。
如今，人工智能的热潮正在席卷各行各业，而计算力和数据、算法一同支撑着人工智能的蓬勃发展。作为人工智能的一个重要分支，深度学习以其良好的表现，越来越受到业界的广泛关注。深度学习模型包含海量的参数，需要强大的计算力进行大规模的神经网络矩阵运算；而终端和物联网设备往往更多考虑小体积和功耗的要求，以至于很难兼顾满足高性能神经网络计算力和低功耗的要求。英特尔在去年发布的针对神经网络矩阵运算优化的Movidius神经元计算棒 (NCS) 就很好的适应了这一应用领域的需求。本文将向您介绍基于 Movidius NCS 的ROS开发包的功能及其使用方法，您可以轻松地将深度学习技术引入项目，和其他ROS节点无缝连接，为您的机器人装上人工智能的利器。
Intel神经网络计算棒2代（NCS预热篇上），大家可以先看我昨天写的文章，大致了解一下，这篇文章呢，还是一些现有的资料的解读，还是属于随笔~
ICT江湖进入互联网时代后，除了五岳剑派，还崛起了一系列大厂，代表性的是剁手厂，游戏厂和假药厂。 A厂，T厂和B厂，以及后起之秀带货小姐姐厂，黄衣骑士厂，奶茶变抹茶厂，以及老司机厂。
原文链接：https://index.ros.org/doc/ros2/Related-Projects/Intel-ROS2-Projects/
如今，人工智能的热潮正在席卷各行各业，而计算力和数据、算法一同支撑着人工智能的蓬勃发展。作为人工智能的一个重要分支， 深度学习以其良好的表现，越来越受到业界的广泛关注。深度学习模型包含海量的参数，需要强大的计算力进行大规模的神经网络矩阵运算；而终端和物联网设备往往更多考虑小体积和功耗的要求，以至于很难兼顾满足高性能神经网络计算力和低功耗的要求。英特尔在去年发布的针对神经网络矩阵运算优化的Movidius神经元计算棒 (NCS) 就很好的适应了这一应用领域的需求。本文将向您介绍基于 Movidius NCS 的ROS开发包的功能及其使用方法，您可以轻松地将深度学习技术引入项目，和其他ROS节点无缝连接，为您的机器人装上人工智能的利器。
SPI协议其实是包括：Standard SPI、Dual SPI和Queued SPI三种协议接口，分别对应3-wire, 4-wire, 6-wire。
前几天我写了这个一代的SDK的内容（好像是两天前），但是意犹未尽，隔靴搔痒，今天继续深入挖掘。
当工程师能够轻松获取代码示例，指导其完成特定编程任务时，他们的工作效率会显著提高。例如，对于「如何以编程方式关闭或隐藏安卓软键盘？」这类问题，工程师可以从 Stack Overflow 等常用网站上获取可用信息。但是当问题涉及专有代码或 API（或者用不常用编程语言写的代码）时，工程师需要不同的解决方案，因为在常用论坛上可能找不到这方面的答案。
正文共13130个字，5张图，预计阅读时间33分钟。 树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 NCS Pi 代码: 训练数据预处理： https://gist.github.com/ahangc
树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理： https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fda
NOTE: There is an open proposal to deprecate this component in favor of Tekton Pipelines. If you are a new user, consider using Tekton Pipelines, or another tool, to build and release. If you use Knative Build today, please give feedback on the deprecation proposal.
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.03813v3.pdf
AI 科技评论按：日前，Facebook 提出了新型代码搜索工具——神经代码搜索（NCS），能够基于机器学习直接使用自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）技术处理源代码文本，可大大提高代码检索效率。Facebook 在官网博客上对这项新成果进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/81156411
如果你是个Android入门开发者，去Stack Overflow论坛去寻找上非常热门的Android开发问题，很快会有别人贴出一段代码。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/82220272
英特尔在2018年11月推出第二代类神经网路运算装置，称为Neural Compute Stick 2，采用新一代的视觉运算处理器Movidius Myriad X，提供8倍的效能增长。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/83422859
7. Segger Embedded studio（个人感觉从V2.0.0之后nrf官方不推SES开发方式了）
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/81508781
360安全大脑捕获了美国中央情报局CIA攻击组织（APT-C-39）对我国进行的长达十一年的网络攻击渗透。在此期间，我国航空航天、科研机构、石油行业、大型互联网公司以及政府机构等多个单位均遭到不同程度的攻击。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/80939641
在业务类型多样及流量需求规模巨大的情况下，DCI（Data Center Interconnect，数据中心间网络）主要存在如下挑战： ✔ 大二层的实现要求跨数据中心间VM-to-VM的业务流量能够像数据中心本地的流量一样得到无阻塞的传输。数据中心间的专用WAN链路往往带宽有限，而专用WAN链路扩容太慢，只能超额认购难以实现按需租用，或者通过走公网VPN进行流量高峰时的缓解。 ✔ 为保证业务的连续性，专用WAN链路往往采用主备份的方式，备份链路的闲置使得WAN链路的利用率十分低下，进一步提高了数据中心的运营
美国中央情报局（Central Intelligence Agency，简称CIA），一个可以比美国国家安全局（NSA）更为世人熟知的名字，它是美国联邦政府主要情报搜集机构之一，下设情报处(DI)、秘密行动处 (NCS) 、科技处(DS&T)、支援处(DS)四大部门，总部位于美国弗吉尼亚州的兰利。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/85229859
一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要自己写一遍，作为全网第一个OpenCV4 + CUDA + GPU编译与代码测试的教程给大家。希望大家都可以获得此技能，整个教程分为如下几个部分：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
