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SpeedTest lite服务器源码分享

该页面程序修改自adolfintel 的 speedtest 项目适用于IDC服务商服务器或者自己的VPS自建 speedtest,供客户端对服务器进行网络,程序轻便5KB。 目前很多主机商用的是 Looking Glass,搭起来稍微有些繁琐,如果嫌麻烦,可以这个优化程序。 4.原版Github:https:github.comadolfintelspeedtest     5.仅用于当前用户对服务器连接 常见问题: 1、获取IP不真实     请修改getIP.php 文件替换以下代码 2、速失败,全部Fail 服务器并发不够 域名加入cdn了,访问量大就被拦截了 服务器安全防护软件限制 预览 ?

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YOLO-LITE来了(含论文精读和开源代码)

注:原作者对Tiny-YOLOv2进行改进,总共验次数不低于13组,根据实验结果比较,验3-无BN是YOLO-LITE最佳版本。所以上述只介绍了YOLO-LITE验3-无BN的网格结构。 此外,YOLO-LITE为目标检领域提供了多种贡献。首先,YOL-LITE表明,shallow networks 对轻量级实时目标检网络具有巨大潜力。 AmusiYOLO-LITE究竟性能如何,让Amusi体验一下Amusi笔记本:i5-6300HQ + GTX960m注:Amusi木有找到无GPU的笔记本电脑(尴尬.jpg),并使用很早就配置好的 (偷点懒,没有重新配置无GPU版本的darknet)要想YOLO-LITE,首先要配置darknet(即YOLO环境),你可以在Linux下配置,也可以在Windows下配置,配置好darknet后 ,然后下载cfg网络模型和weights预训练权重:1git clone https:github.comreu2018DLyolo-lite下载好上述文件(有点大),便开始

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    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

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    lite-monitor 一款基于 shell 命令的监控系统

    lite-monitor快速启动首先需要安装 JDK1.8或者以上并保证网络通畅。 package复制代码部署mkdir ~lite-monitor-servercp targetlite-monitor-0.0.1-SNAPSHOT.jar ~lite-monitor-servercd ~lite-monitor-servernohup java -jar lite-monitor-0.0.1-SNAPSHOT.jar 2>&1 &复制代码 日志文件位置:~lite-monitor-serverlogsm.log 进程监控我要监控本地机器(方便)的 indicator-service 进程(本来就没有)。新增。 确认-立即执行(一下)。 钉钉消息。 确认-立即执行(一下),钉钉消息。

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    1+1>2,Paddle Lite与EdgeBoard无缝连接,快速实现部署应用

    模型的部署与3.1. 应用 将EdgeBoard计算卡与摄像头相连,可以我们的蔬菜识别模型的效果与运行速度,整个结果如下:3.4.1. 检结果随便选取若干张图片,结果如下:? 运行性能对比ARM端芯片,EdgeBoard的性能有4-14倍提升,如下图所示:? 图7 EdgeBoard对比ARM芯片,其他芯片数据均来于Paddle Lite beta1版本 armv8+4线程,纵轴单位为ms对比主流边缘及端类芯片,EdgeBoard也有不错的表现:? ,如本文所用模型也可以更换成Inception等常用的分类模型或检模型。

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    Lite-HRNet:轻量级HRNet,FLOPs大幅下降

    在COCO val2017上验证,在COCO test-dev2017上网络性能。 在时采取了two-stage的方法,即先通过SimpleBaseline中的检器检包含人体的目标框,然后预关键点。 MPII Human Pose数据集该数据集包含40K个人体实例,选取12K个实例用于,其他实例用于训练。使用8个NVIDIA V100 GPU训练网络,每个GPU的batch size为32。 在时使用了post-gaussian filter、平均原图像和翻转后图像的heat map方法得到最终的heatmap。使用PCKH@0.5作为评价指标,性能如下表所示:? 在时没有使用任何额外的技巧,在Cityscapes的验证集和集上的性能如下表所示:?上表中的“P”表示backbone是否在ImageNet数据集上进行过预训练。

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    YOLO-LITE:专门面向CPU的实时目标检

    YOLO-LITE 算法在网页上也能接近实时(10fps)。? 下图展示了该文提出的算法的示例: ?下图是现有的一些实时目标检算法的计算量比较,这些算法都无法在仅有CPU的笔记本上实时。 ?那如何设计新的算法呢? 作者的方法就是在Tiny-YOLOv2上进行各种调整和尝,包括调整图像大小、层数、加不加BN层。 下图展示了调整得到的不同结构的性能和计算量:?下图是对上面各种调整后算法的解释: ? 最后选择的Trial3(NB)即是YOLO-LITE。论文中实验的各种算法MAP和FPS的比较:? 下图是YOLO-LITE在COCO上的结果,性能下降了不少,但fps达到Tiny-YOLOv2 十倍,SSD MobilenetV1的3.6倍。机器是Dell XPS 13笔记本。

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    .NET 基金会项目介绍-Couchbase Lite for .NET

    Couchbase Lite for .NET该项目是采用 C# 语言基于 Couchbase Lite 的 Java 版本代码进行重制的 Couchbase Lite。 【对象映射管理】Microsoft Azure SDK for .NET - 【SDK】Microsoft Azure WebJobs SDK - 【SDK】BenchmarkDotNet - 【基准框架 - 【Web开发框架】.NET Core - 【Web开发框架】Newtonsoft.Json - 【JSON处理库】NuGet - 【包管理框架】NUnit Test Framework - 【单元框架 Extensions for .NET - 【反应式编程框架】ReactiveUI - 【反应式编程UI框架】Salesforce Toolkits for .NET - 【SDK】SourceLink - 【源码调支持 Presentation Foundation WPF - 【客户端开发框架】Xamarin.Auth - 【移动端身份认证工具库】Xamarin.Mobile - 【移动端工具库】xUnit.net - 【单元框架

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    20+移动端硬件,Int8极速推理,端侧推理引擎Paddle Lite 2.0 正式发布

    图 1 .典型端侧 AI 应用部署场景 Paddle Lite 是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化 AI 应用部署的推理引擎,核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署,根据输入数据,执行预推理得到计算结果 图4 条件:batchsize=1,单线程更加完备的功能支持 python API为了简化 ARM Linux 相关硬件上的预部署,Paddle Lite 增加了 Python API 的预接口 优化编译流程Paddle Lite 支持两种模式的编译:tiny_publish:用于对部署体积有严格要求的平台,对应 MobileConfig 预接口。 full_publish:用于对部署体积无要求的平台,使用简便,对应 CxxConfig 预接口。 预库极致裁剪Paddle Lite 对现有移动端预库进行了进一步压缩,ARM V8 so 从 1.4M 降到 1.3M;此外,还发布了根据单个模型做定制裁剪的功能,即生成一个只包含该模型必需算子的预

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    一个方案搞定从模型量化到端侧部署全流程

    图 5 在高通855 ARM CPU,Paddle Lite量化模型的结果将常见的分类、分割模型作为Benchmark,我们了飞桨模型量化方案的数据(如图5)。 同时,我们在三个推理框架上了MobileNetV1量化模型的性能(如图6),可以发现Paddle Lite的表现远超另外两个推理框架。 图6 模型量化前后存储空间 3 ) 对比模型推理速度我们复用Paddle Lite的Benchmark方法,在骁龙855手机上模型量化前后的推理速度。 注意,在AI Studio中无法直接连接骁龙855手机,如果需要亲自,请参考下面步骤准备文件、模型,然后本地连接手机执行。 图7 模型量化前后推理速度 4 ) 对比模型精度基于Paddle Lite和ImageNet2012全量集,我们也可以在手机端量化前后模型的精度。

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    TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案 | Google 开发者大会 2018

    智能手机上的OK Google可以通过语音设定一个闹钟,这是一个关键字检和语音识别的机器学习综合应用。 、调和优化模型。 PC、Mac运行,调方便使用TensorFlow Lite的流程? (Pretrained) & 再训练 (Retrained) 模型预训练模型:Tensorflow网站上提供了各种不同预训练的机器学习模型,比如图像分类、物体检、图像分割、文字预、等等。 一个Raspberry PI实现的物件检模型,可以进行目标检,转动摄影机始终跟随目标?一个采用Google Edge TPU的系统,展现TensorFlow Lite的实时处理能力?

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    「背叛」激光雷达第三年:百度纯视觉无人驾驶技术迈入产品化阶段

    与此前研发使用的后装车不同,前装量产对冗余设计、线控调校、散热方案和传感器集成等都是全新的挑战,前装也意味着车辆可靠性、一致性和稳定性都通过了考验。 特斯拉纯视觉FSD功能在美国逐步小批量推送,渐进;Mobileye将自家纯视觉驾驶方案带到纽约和印度最复杂的街道DEMO演示。 △视觉感知融合方案ANP研发车 安全ANP是业内唯一来自L4技术降维的高级辅助驾驶产品,核心算法经过Robotaxi长期实路验证。 百度目前已积累超过2000万公里的L4级真实道路里程,此外10亿公里仿真里程对每行代码更新做详尽的回归,两项业内领先的基础数据,成为ANP驾驶策略安全的基石。 相比特斯拉等企业采用“影子模式”让用户充当人员的方式不同,百度Robotaxi聘用经过专业认证的自动驾驶人员,有科学严谨的体系对自动驾驶边界能力进行评估。

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    多硬件支持、轻量化部署等,百度Paddle Lite特性全解读

    Paddle Lite 官方验证过的模型列表如下。 ?除了多种训练平台这个层次外,在底层,Paddle Lite 也支持服务器端和移动端两种平台的预部署。1.2. 当然,在体积不敏感的场景下,比如服务器端推理,Paddle Lite 也支持两个阶段合并在一起部署,以支持一些预前需要针对具体硬件和上下文信息调整动态图优化的能力。? 验设备iOS 用户需要 MacOS 系统,安装 xcode10.1(或以上版本),并登录 iCloud 账户Android 用户可以使用 MacOS,Ubuntu 或 Centos 系统,安装 Android Studio3.4iPhone 手机需要登录 iCloud 账户Android 手机需要打开手机的「调模式」并开启「USB 安装」配置 MacOS 或 Ubuntu 系统的开发环境。 模型的布署与(1)Paddle Lite 支持 Fpga 硬件原理Paddle Lite 完整支持从 Mobile 到 Server 多种硬件,这主要得益于对不同硬件的统一抽象,不同的硬件提供统一的接口给上层框架

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    Paddle Lite特性全解读,多硬件支持、轻量化部署等亮点频现

    Paddle Lite 官方验证过的模型列表如下。 ?除了多种训练平台这个层次外,在底层,Paddle Lite 也支持服务器端和移动端两种平台的预部署。1.2. 当然,在体积不敏感的场景下,比如服务器端推理,Paddle Lite 也支持两个阶段合并在一起部署,以支持一些预前需要针对具体硬件和上下文信息调整动态图优化的能力。? 验设备iOS 用户需要 MacOS 系统,安装 xcode10.1(或以上版本),并登录 iCloud 账户Android 用户可以使用 MacOS,Ubuntu 或 Centos 系统,安装 Android Studio3.4iPhone 手机需要登录 iCloud 账户Android 手机需要打开手机的「调模式」并开启「USB 安装」配置 MacOS 或 Ubuntu 系统的开发环境。 模型的布署与(1)Paddle Lite 支持 Fpga 硬件原理Paddle Lite 完整支持从 Mobile 到 Server 多种硬件,这主要得益于对不同硬件的统一抽象,不同的硬件提供统一的接口给上层框架

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    如何基于Flutter和Paddle Lite实现实时目标检

    假如你已经对安卓原生开发十分熟悉的话,不妨去。这次我们就基于Flutter来开发一个实时目标检程序,这也得益于Flutter支持访问iOS和Android上的原生系统功能和系统SDK。 假设我们已经得到了两个文件:model.nb - 基于Yolov3 Tiny训练且已经通过opt优化好的模型label - 模型预一一对应的标签 如何在Flutter中支持Paddle Lite? 准备Paddle Lite的预库和模型文件由于我们使用的是安卓原生代码,所以我们需要在Android端进行开发,而不是Flutter端。 我们在Paddle Lite提供的预编译预库里面下载需要的预编译库,放到Android端的相应文件夹内,和原生安卓的目录类似。 我们在Android 9设备上面用PaddlePaddle官方示例图片一下。从日志上面可以看出Paddle Lite的时间是接近700 ms。

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    一个方案搞定从模型量化到端侧部署全流程

    同时,我们在三个推理框架上了MobileNetV1量化模型的性能(如图6),可以发现Paddle Lite的表现远超另外两个推理框架。 du -sh .datamobilenetv1_fp32 .datamobilenetv1_opt.nb3 ) 对比模型推理速度我们复用Paddle Lite的Benchmark方法,在骁龙855手机上模型量化前后的推理速度 注意,在AI Studio中无法直接连接骁龙855手机,如果需要亲自,请参考下面步骤准备文件、模型,然后本地连接手机执行。 首先,准备所需的模型、可执行文件和脚本,保存在lite_test.tgz文件。 4 ) 对比模型精度基于Paddle Lite和ImageNet2012全量集,我们也可以在手机端量化前后模型的精度。

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    TensorFlow Lite for Android 初探(附demo)一. TensorFlow Lite二. tflite 格式三. 常用的 Java API四. TensorFlow Lite

    TensorFlow Lite?TensorFlow Lite介绍.jpeg?TensorFlow Lite特性.jpeg? TensorFlow Lite使用.jpeg TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。 对于离线的场合,云端的 AI 就无法使用了,而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。 TensorFlow Lite + mnist 数据集实现识别手写数字 mnist 是手写数字图片数据集,包含60000张训练样本和10000张样本。 集也是同样比例的手写数字数据。 总结本文只是 TF Lite 的初探,很多细节并没有详细阐述。应该会在未来的文章中详细介绍。

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    如何将PaddleDetection模型在树莓派4B上部署?

    将标注生成的XML文件存入Annotations,图片存入JPEGImages,训练集、集、验证集的划分情况存入ImageSets。 运行该代码将会生成trainval.txt、train.txt、val.txt、test.txt,将我们标注的600张图像按照训练集、验证集、集的形式做一个划分。 pip install -r requirements.txt#项目环境!export PYTHONPATH=`pwd`:$PYTHONPATH! 环境通过后,就可以开始训练了开始训练训练命令如下: %cd homeaistudioPaddleDetection! 修改第六行的 PADDLELITEDIR 索引到文件中Paddle Lite目录。6. 修改第十九行的model文件的模型索引目录和预图片的索引目录。#!

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    Xilinx FPGA AXI4总线(四)——自定义 AXI-Lite 接口的 IP 及源码分析

    时,ZYNQ 的 PS 主机向 slv_reg0 写 1。?(3)读事务读事务涉及到读地址通道和读数据通道。时,ZYNQ 的 PS 主机向 slv_reg0 写 1,然后读取该寄存器。?? 四、AXI4-Lite源码分析?运行 PS 端的程序,PL 端的 4 个 LED 按照流水灯方式循环点亮。改成 Debug 下载,并打开 ILA 集成逻辑分析仪,单步调,设置触发条件。 (c)AWREADY 和 WREADY 准备好根据 Xilinx 的 AXI-Lite 源码,对于从机部分,当检到主机发出的 AWVALID 写地址有效 和 WVALID 写数据有效同时有效的下一个时钟的上升沿 根据 Xilinx 的 AXI-Lite 源码,对于从机部分,当检到主、从机的写数据写地址通道上的 VALID 和 READY 都有效时,在下一个时钟的上升沿给出写响应有效信号 BVALID。?? 时,ZYNQ 的 PS 主机向 slv_reg0 写 1,然后读取该寄存器。?

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    Android TensorFlow Lite 深度学习识别手写数字mnist demo

    TensorFlow Lite​TensorFlow Lite特性.jpeg​TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。 对于离线的场合,云端的 AI 就无法使用了,而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。 常用的 Java APITensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。 TensorFlow Lite + mnist 数据集实现识别手写数字mnist 是手写数字图片数据集,包含60000张训练样本和10000张样本。 集也是同样比例的手写数字数据。 总结本文只是 TF Lite 的初探,很多细节并没有详细阐述。应该会在未来的文章中详细介绍。

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    使用 TFLite 在移动设备上优化与部署风格转化模型

    我们验了几种方案:从头开始训练移动模型,或者从预训练的 Magenta 模型中提取参数。我们发现:在固定 MobileNetV2 宽度的同时,从头开始优化其他参数得到的结果最好。 * 基于 Pixel 4 CPU 的 2 线程 TensorFlow Lite 的基准,2020 年 4 月。 * 基于 Pixel 4 CPU 的 2 线程 TensorFlow Lite 的基准,2020 年 4 月。移动部署我们通过一款 Android 应用来展示如何使用风格转化模型。 * 基于 Pixel 4 的 TensorFlow Lite 基准,2020 年 4 月。 对生产环境中的风格转化模型有兴趣的话,您可以用一下该应用。?

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