OpenVINO, CPU AI, DevCloud, AI算力评估工具

一、什么是 MyBatis？MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO（Plain Old Java Objects，普通老式 Java 对象）为数据库中的记录。二、入门案例（1）创建maven项目在此之前，需要提前配置好java环境变量和maven环境变量。..

请编写一个程序迭代求解sin(x),迭代公式为sin(x)=x/1-x^3!+x^5/5!-x^7/7!+...+(-1)^(2n-1)/(2n-1)!,当n项的值小于10^-5时结束，x为弧度。要求输入x的值，输出相应的结果。【注意】迭代公式中的^代表幂运算。并且输入和输出各占一行，输出结果保留4位小数；运行效果如下所示。【运行结果】输入（一行）：1.57输出（一行）：1.0000一、程序代码#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8..

花费600+小时，程序员福利网却上线了一个“不务正业”的功能，神马情况！一看便知

1. 说明在OpenVINO支持的各个硬件中，CPU、GPU等都是开源的，所以拿到源代码之后可以直接在本地进行编译和安装。因为我使用的平台没有GPU等其他外设，所以这里以CPU为例。1.1 环境硬件Intel SkyLake平台Intel® Xeon® 系列CPU软件Ubuntu18.04GCC 7.3Cmake 3.10.2python 3.7.12. 编译过程2.1 编译DLDT推理引擎下载源代码因为源代码中包含其他项目的第三方源代码，直接下载这些代码会为空，所以建议直

1. 部署挑战将深度学习网络从培训环境部署到嵌入式平台进行推理可能是一项复杂的任务，它带来了许多必须解决的技术挑战：行业内有许多广泛使用的深度学习框架，如：Caffe, TensorFlow, MXNet, Kaldi等。通常，深度学习网络的训练在数据中心或服务器群中执行，而推理可能在嵌入式平台上进行，针对性能和功耗进行了优化。这些平台通常受限于软件（编程语言，第三方依赖，内存消耗，支持的操作系统），和硬件（不同的数据类型，有限的功率范围），因此通常不推荐（有时甚至不可能） 使用原始训练框架进行推理

1. 说明最初的时候对OpenVINO完全陌生，在Github上搜索也有一大堆令人眼花缭乱的东西，甚至于OpenVINO的源代码是哪个，YOLO-OpenVINO和OpenVINO-YOLOv3有什么区别都不知道。直到这两天慢慢接触了之后才有所了解，特地在此记录一下。2. OpenVINO的组件从Intel的官方文档了解到，OpenVINO工具包包含下列组件：DLDT （Deep Learning Deployment Toolkit）深度学习部署工具包，是OpenVINO的核心，也是我要研

1. 说明根据Intel的官方文档，OpenVINO长期支持Ubuntu16.04 x64（最低内核为4.14），我手上正好有一个已安装好的Ubuntu18.04（4.15），就直接使用这一个操作系统进行安装。硬件：Intel Xeon CPU软件：Ubuntu18.04python3.6.7gcc 8.2.02. 安装2.1 下载安装包OpenVINO toolkit下载网址：https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit/choo

1. 背景当下，人工智能（AI）进入到快速发展阶段，而AI技术落地应用最广的计算机视觉领域也随之日益成熟，行业对于AI人才的需求呈现出了爆炸式增长。除此之外，如何将AI研发置于实际应用场景之中，更好地对AI算法进行优化，加速AI应用落地，也是行业对AI开发者提出的新要求。为帮助开发者加速深度学习模型推理，进一步推动计算机视觉算法在实际问题中的应用，促进产业界与学术界的深度融合，英特尔提供的OpenVINO工具包能有效地缩短开发周期，提升开发效率。2. 概述2.1 什么是OpenVINO工具包Op

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使用FPGA芯片开发项目，所用芯片是Altera的cycloneⅢ系列EP3C40Q240C8和Ⅳ系列EP4CE115F29C7芯片，在使用过程中出现IO口烧坏的问题 IO Bank供电电源为LDO和DCDC3.3V，通过IO口输出低频方波信号，使用一段时间后IO口对地阻抗就只有不到100欧姆，无短接操作，请问有人遇到过这样的问题么

import openvino.inference_engine as ie import cv2 import numpy import time def main(): ####################### Device Initialization ######################## # Plugin initialization for specified device and load extensions library if specified plugin

这个问题怎么解决啊？

关于模型 OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。 引用输入格式：NCHW=1x3x64x64 输出格式：NCHW=1x8x1x1 支持八种表情识别，列表如下： 引用["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy", "sadness","surprise"] 转ONNX 训练好的Pytorch模型可以保存为pt文件，通过p

模型介绍 OpenVINO支持头部姿态评估模型，预训练模型为：head-pose-estimation-adas-0001，在三个维度方向实现头部动作识别，它们分别是： pitch是俯仰角，是“点头“ yaw是偏航角，是‘摇头’ roll是旋转角，是“翻滚 它们的角度范围分别为： YAW [-90,90], PITCH [-70,70], ROLL [-70,70] 这三个专业词汇其实是来自无人机与航空领域，计算机视觉科学家一大爱好就是搞新词，就把它们借用到头部姿态评估中，它们的意思图示如下：

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OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高，完全可以达到实用级别，其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型，总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱，而且只支持英文字母与数字识别，不支持中文，不得不说是一个小小遗憾，但是对比较干净的文档图像，它的识别准确率还是相当的高，速度也比较快，基本上都在毫秒基本出结果。 模型介绍 文本识别(OCR)模型采用的网络架构为基础网络+双向LSTM，其中基础网络选择的是VGG16，字母识别是非大小写敏感的，26个字母+10个数字总计3

开发环境 软件版本信息： Windows10 64位 Tensorflow1.15 Tensorflow object detection API 1.x Python3.6.5 VS2015 VC++ CUDA10.0 硬件： CPUi7 GPU 1050ti 如何安装tensorflow object detection API框架，看这里： Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了 数据集处理与生成 首

关于模型 OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。 输入格式：NCHW=1x3x64x64 输出格式：NCHW=1x8x1x1 支持八种表情识别，列表如下： ["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy", "sadness","surprise"] 转ONNX 训练好的Pytorch模型可以保存为pt文件，通过pytor