KNN背景建模第14页

rknn3588如何查看npu使用情况

cat/sys/kernel/debug/rknpu/load在Linux中，你可以使用一些工具和命令来绘制某一进程的实时内存折线图。一个常用的工具是gnuplot，它可以用来绘制各种图表，包括折线图。首先，你需要收集进程的实时内存数据。你可以使用pidstat命令来监视特定进程的内存使用情况，并将数据输出到文件中。例如，你可以使用以下命令：pidstat-r-p1>memory_data.txt

AI界扛把子·2023-08-17 19:06

rknn3588如何升级驱动

前段时间运行rknn模型，RKNNRuntime在运行一段时间后风扇开始转快然后卡死，查询了原因可能是由于模型加载过多或者模型过大导致的。您可以尝试以下方法解决问题：降低模型的精度，减少模型大小。

AI界扛把子·2023-08-17 19:06

20个互联网用户Python数据分析项目

有解说性文字，大家能知道每一步在干嘛，新手友好2.数据集公开，保证大家可以在原文的基础上自行探索更多有趣的项目，欢迎登录和鲸社区自己淘宝【用户分层】汽车用户画像分析及多模型预测分类对汽车用户画像进行分析，并采用KNN

qazwsxpy·2023-08-17 12:14

机器学习基础之《分类算法（2）—K-近邻算法》

一、K-近邻算法(KNN)1、定义KNNK：就是一个自然数N：nearest，最近的N：neighbourhood，邻居如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别

csj50·2023-08-16 17:41

yolov5 转换为rknn模型在3588上运行

rknn-toolkit转换文档：瑞芯微的转换文档在rknn-toolkit/example/pytorch/yolov5/REAME.md里当版本升级到1.7.5的时候，文档被删除，说是要根据airockchip

abeldeng·2023-08-15 22:06

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNPU 推理软件框架

文章目录一、推理软件框架二、RKNN模型三、学习步骤整理沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！本篇章主要讲解什么是RKNPU。

内核笔记·2023-08-15 20:09

【瑞芯微RK3588】【部署yolov5】学习资料总结

再下载到RK3588板子上部署YOLOv5；3.在服务器上转换模型，再下载到RK3588板子上部署YOLOv5；4.github上的各类资料PDF，以及要在PC虚拟机上运行的转换工具安装包和运行例子；a.RKNNToolkit

与太阳有关_·2023-08-15 19:07

【Sklearn】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理模型原理：数学模型：2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:32

传统图像算法 - 运动目标检测之KNN运动背景分割算法

以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模，涉及到KNN（K近邻算法），整体效果比较好，可以用来进行运动状态分析。原理如下：背景建模：在背景分割的开始阶段，建立背景模型。

zaibeijixing·2023-08-15 04:28

华为OD机试真题-真正的密码/集合【2023Q1】

示例1：输入：hhehelhellhelloooknnininninjninja输出：ninja说明：按要求，hello、ok、ninja都是潜在密码。检

AlgorithmHero·2023-08-15 04:33

9.2 集成学习 boosting

2.Boosting实现2.1导入数据，KNN建模fromsklearn.ensembleimportAdaBoostRegressor,GradientBoostingRegressor波士顿房价数据

蓝天下悠闲的云朵·2023-08-14 22:44

用Python识别验证码

程序员王饱饱·2023-08-14 21:36

KNN分类器、神经网络原理基础与代码实现

惰性学习将训练数据建模过程推迟到需要对样本分类时（直观理解：死记硬背，记住所有的训练数据，仅仅当记录的属性值与一个训练记录完全匹配才与它分类）实例：knn分类器最近邻使用“最近”的k个点（最近邻）进行分类

牛哥带你学代码·2023-08-14 08:29

机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践

机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践目录机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践基本介绍模型原理源码设计学习小结参考资料基本介绍一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理

机器学习之心·2023-08-14 08:40

机器学习基础（四）

KNN算法KNN：K-NearestNeighbor，最近领规则分类。为了判断位置实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数K。计算未知实例与所有已知实例的距离。

不务正业的猿·2023-08-14 08:09

【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN

敲代码两年半的练习生·2023-08-14 07:48

人工智能算法-SVM, KNN

目录SVM,KNN区别一、KNN算法概述算法的描述：二、关于K的取值K的取法：三、关于距离的选取EuclideanDistance定义：四、总结SVM,KNN区别

ZhangJiQun&MXP·2023-08-13 14:56

ubuntu docker 开启ssh服务

ubuntu版本18.04docker版本20.10.7ubuntudocker开启ssh服务的目的是pycharm连接远端虚拟机的docker1.首先拉取镜像，看到rknn-toolkit的镜像image.png2

心惠天意·2023-08-13 13:59

yolov8 瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署

特别说明：参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档，如有侵权告知删，谢谢。模型和完整仿真测试代码，放在github上参考链接模型和代码。跟上技术的步伐，yolov8首个板端芯片部署。1模型和训练训练代码参考官方开源的yolov8训练代码，由于SiLU在有些板端芯片上还不支持，因此将其改为ReLU。2导出yolov8onnx 后处理中有些算在板端芯片上效率低或者不支持，

山水无移·2023-08-12 17:31

yolov8seg 瑞芯微RKNN部署

首先是把yolov8的onnx模型转成rknn模型，这里用的是yolov8n-seg.转模型代码如下，这段是python代码：if__name__=='__main__':platform='rkXXXX

蓝羽飞鸟·2023-08-12 17:59

2020-11-28

本篇主要有：朴素的贝叶斯算法KNN最近邻算法。2.1文本挖掘与文本分类的概念简单来说，文本挖掘就是从已知的大量文本数据中提取一些未知的最终可能用过的知识

fabe2304a927·2023-08-12 15:05

勘探开发人工智能技术：机器学习(2)

如何定义机器学习问题3.5线性回归1kkk近邻算法开卷考试,在桌上堆的资料越多,越是“见多识广”.1.1核心思想具有讽刺意味的是:机器学习最基本的算法居然是不学习,也称为惰性学习(lazylearning).kkkNN

HenrySmale·2023-08-11 15:33

机器学习K-Means

原理初探2.传统K-Means算法流程3.K-Means初始化优化K-Means++4.K-Means距离计算优化elkanK-Means5.大样本优化MiniBatchK-Means6.K-Means与KNN7

aJupyter·2023-08-10 12:27

基于weka手工实现KNN

一、KNN模型K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法是一种常用的基于实例的监督学习算法。它可以用于分类和回归问题，并且是一种非常直观和简单的机器学习算法。

非妃是公主·2023-08-10 05:45

K最近邻算法：简单高效的分类和回归方法（二）

文章目录KNN算法的封装调用sklearn介绍什么是sklearn？

小馒头学python·2023-08-09 07:18

K最近邻算法：简单高效的分类和回归方法

文章目录简介KNN算法原理KNN算法应用场景KNN算法优缺点KNN算法代码示例总结简介K最近邻（K-nearestneighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的机器学习方法，可以用于分类和回归问题

小馒头学python·2023-08-09 07:17

K最近邻算法：简单高效的分类和回归方法（三）

文章目录引言训练集和测试集sklearn中封装好的train_test_split超参数引言本节以KNN算法为主，简单介绍一下训练集和测试集、超参数训练集和测试集训练集和测试集是机器学习和深度学习中常用的概念

小馒头学python·2023-08-09 06:46

机器学习实验-决策树、朴素贝叶斯、KNN模型的应用

实验决策树-西瓜数据集基于基尼系数剪枝人体运动状态预测数据集西瓜数据集人体特征数据集机器学习数据集有两个，一个是西瓜数据集，另一个是人体特征数据集决策树-西瓜数据集基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的实现过程(不使用现有的机器学习包),并画出所生成决策树。数据集使用西瓜数据集3.0，实现语言为Python。实验的结果如下基于基尼系数剪枝试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,并画出

Tancy.·2023-08-09 02:38

rv1126移植并部署自写手写数字识别模型

首先搭建好rknntoolkit以及rknpu环境-->MNIST->https://github.com/warren-wzw/MNIST-pytorch.git大致流程生成rknn文件-------

warren@伟_·2023-08-09 01:15

Linux调试笔记

/rknn_MNIST打断点b110/main(行号/函数名)单步调试s（step）单步跳过n（next）继续c（cont

warren@伟_·2023-08-09 01:14

rv1126更新rknpu驱动教学

--------------------------------------------------1：查看npu驱动版本dmesg|grep-igalcore，可以看到版本为6.4.3.52：查看rknn-server

warren@伟_·2023-08-09 01:11

机器学习实战1-kNN最近邻算法

文章目录机器学习基础机器学习的关键术语k-近邻算法（KNN）准备：使用python导入数据实施kNN分类算法示例：使用kNN改进约会网站的配对效果准备数据：从文本文件中解析数据分析数据准备数据：归一化数值测试算法

wa的一声哭了·2023-08-08 23:38

图片特征HOG/LBP/ORB存为npy文件

文章目录前言一、HOG特征存npy文件二、LBP特征存npy文件三、ORB特征存npy文件总结前言例如需要分类器KNN、SVM等对图片特征进行分类，在这之前把图片特征转为npy文件。

粒子白·2023-08-08 01:07

日撸java_day56-57

聚类1.kMeans聚类需要中心点收敛时结束.2.数据集为iris,所以最后一个属性没使用.如果对于没有决策属性的数据集,需要进行相应修改.3.数据没有归一化.4.getRandomIndices()和knn

luv_x_c·2023-08-07 19:05

日撸java_day60

文章目录小结k近邻算法（knn）定义算法流程距离度量k值的选择总结聚类定义k-means聚类步骤k-means算法小结小结k近邻算法（knn）定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近

luv_x_c·2023-08-07 19:05

机器学习——决策树1（三种算法）

要开始了…内心还是有些复杂的因为涉及到熵…单纯的熵，可以单纯复杂的熵，如何能通俗理解呢…我也没有底气，且写且思考吧1.决策树分类思想首先，决策树的思想，有点儿像KNN里的KD树。

# JFZero·2023-08-07 11:01

深度学习，计算机视觉任务

计算机视觉面临的挑战：照射角度、形状改变、部分遮蔽和背景混入1.K近邻算法K(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是

Williamtym·2023-08-07 06:42

scanpy数据整合批次效应去除原理

第二步：识别MNN（mutualnearestneighbors，相互最近的邻居）：假设两个batch，寻找batch1中每一个细胞的在batch2中最近的k个细胞（knn1），对batch2进行相同操作

云养江停·2023-08-06 17:14

基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用 KNN 进行训练（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用KNN（K-NearestNeighbors，K最近邻算法）进行训练是一种特征选择和分类算法的组合。

然哥依旧·2023-08-06 05:59

MTK 驱动开发（3）---Memory 移植

平台和高通平台在器件选型时都要求选择已经验证过的器件，第一步需要QVL验证1）根据硬件原理图和EMMC和DDR厂家的芯片资料,确定EMMC和DDR64+4,型号如下：EMMC:SamsungKLMCG4JETD_B041DDR:H9CKNNNDATMUPR_NUH2

做机人·2023-08-05 21:36

算法之机器学习简介

可使用KNN。(1)浏览大量的数字图像，将这些数字的特征提取出来。(2)遇到新图像时，你提取该图像的特征，再找出它最近的邻居都是谁！

非问·2023-08-05 13:50

20数学建模C-中小微企业的信贷决策

全过程使用的语言为Python，数据预处理pandas库，可视化pyecharts库，模型用到了RFM，KMeans，KNN，Logit。题目及数据先来

木下瞳·2023-08-05 03:40

rv1109/1126 rknn 模型部署过程

量化环境模型量化需要安装rk的工具包：rockchip-linux/rknn-toolkit(github.com)版本要根据开发板的固件支持程度来，如果二者不匹配，可能转出来的模型无法运行或者结果不对

CodingInCV·2023-08-04 13:53

yolov8在rknn(rv1109/1126)模型转换、量化移植过程

续：rv1109/1126rknn模型量化过程_CodingInCV的博客-CSDN博客Yolov8简介yolov8是比较新的目标检测模型，根据论文和开源项目的报告，相对使用比较广泛的yolov5提升还比较明显

CodingInCV·2023-08-04 11:20

手把手教你写CS231N作业一 KNN分类器详细解析作业源文件数据集

第一个实现KNN分类器。如果是windows环境，需要首先下载数据集。TheCIFAR-10dataset官网官网上也有关于本数据集的说明往下翻到下载，选择python版本的下载即可。

www_z_dd·2023-08-03 19:21

机器学习之KNN、Python实现

文章目录一、前言二、KNN（1）简介（2）思想:"近朱者赤近墨者黑"（3）算法实现流程（4）k值得选定1.k值得作用2.

QuietNightThought·2023-08-03 14:43

K-近邻算法介绍与python代码实现计算两个矩阵之间的欧式距离

KNN介绍简介k近邻法(k-nearestneighbors)是由Cover和Hart于1968年提出的，它是懒惰学习(lazylearning)的著名代表。k近邻算法是一种基本分类和回归方法。

画个一样的我·2023-08-03 14:12

yolov5的运行环境配置、参数修改和训练命令，并将训练的pt模型转换为rknn模型，并推理

yolov5训练数据集，得到best.pt(Windows系统)1.下载YOLO项目代码2.环境安装3.数据集下载：三.best.pt转为onnx模型(Windows系统)四.best.onnx转为best.rknn

不贰洛客·2023-08-03 03:47

机器学习算法----KNN K邻近 (K值的选择) (学习笔记)

文章目录KNN简介算法原理K值选择距离的计算学习参考今天整理一下KNN的笔记，这个算法比较简单，没什么太多的东西。

深度不学习！！·2023-08-03 02:25

机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（b）

为了测试分类器效果，在kNN_test02.py文件中创建函数dating

公子曼步·2023-08-02 16:07

推荐频道

KNN背景建模