fromrknnlite.apiimportRKNNLiterknn=RKNNLite()RKNN_MODEL="hrnet.rknn"ret=rknn.load_rknn(RKNN_MODEL)ifret

一般的可以使用K近邻（KNN）算法。K近邻算法求取在空间中距离最近的K个数据点，并将这些数据点归为一类。

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。

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xy：坐标系，人所在的位置accuracy：定位的准确率time：时间戳place_id：预测用户将要签到的位置3、数据集下载https://www.kaggle.com/navoshta/grid-knn

文章目录1KNN算法1.1KNN算法原理1.2KNN过程1.3KNN三要素1.4KNN分类预测规则1.5KNN回归预测规则1.6KNN算法实现方式（重点）1.7k近邻算法优缺点2KD-Tree2.1KDTree

目录归一化的作用：应用场景说明sklearn准备工作sklearn安装sklearn上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)应用场景说明1）概率模型不需要归一化

4.预测模型填充：采用其他特征的信息，通过建立模型来预测缺失值，常用的模型包括KNN、决策树、随机森林等。5.删除法：对于缺失值比例较小

K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）和比率检验（RatioTest）是在计算机视觉中用于特征匹配的常见技术。

2、K-近邻算法API3、K-近邻算法实际应用3.1、获取数据集3.2、划分数据集3.3、特征标准化3.4、KNN处理并评估1、什么是K-近邻算法？K-近邻算法的核心思想是根据「邻居」来「推

目录模型压缩概述1.为什么需要模型压缩2.模型压缩的基本方法Patient-KD1.Patient-KD简介

一、环境准备【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备（亲测有效）二、环境验证【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~2.环境验证（亲测有效

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文章目录一、RKNN初始化及对象释放二、RKNN模型配置沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！本篇章主要讲解RKNN-Toolkit2API详细说明。

1.scikit-learn中KNN相关的类库机器学习经典库scikit-learn中的sklearn.neighbors包集成了近邻法相关的算法，KNN分类树算法使用KNeighborsClassifier

在使用聚类算法、回归算法和分类算法中会经常用到，如KNN，KMeans模型。下面将介绍比较经常使用的

文章目录一、API硬件平台支持说明二、API函数介绍2.1、rknn_init2.2、rknn_destroy2.3、rknn_query2.4、rknn_inputs_set2.5、rknn_run2.6

目录1.前言2.储备知识3.准备工作4.代码修改的地方5.结果展示1.前言之前一直在忙着写文档，之前一直做分类，检测和分割，现在看到跟踪算法，花了几天时间找代码调试，看了看，展示效果比单纯的检测要更加的炸裂一点。2.储备知识DeepSORT（DeepLearningtoTrackMulti-ObjectinSORT）是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它结合了深度学习的目标检测和传统的轨迹跟踪方法

接上回，如何使用AI模型（如GPT、LLaMA），训练某一考试的教材、历年试题？直接上代码，结合该功能与GPT进行搞基：PDF文本搜索importosimportreimportshutilimporturllib.requestfrompathlibimportPathfromtempfileimportNamedTemporaryFileimportfitzimportnumpyasnpimp

目录交并比非极大值抑制SoftNMSSoftNMS提出背景SoftNMS算法流程SoftNMS算法示例

视频效果：变压器三种方法下故障诊断Python代码_哔哩哔哩_bilibili代码运行要求：tensorflow版本>=2.4.0,Python>=3.6.0即可，无需修改数据路径。1.数据集介绍：采集数据的设备照片变压器在电力系统中扮演着非常重要的角色。尽管它们是电网中最可靠的部件，但由于内部或外部的许多因素，它们也容易发生故障。可能有许多启动器会导致变压器故障，但可能导致灾难性故障的启动器如下

k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。

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目录前言什么是KNN？

一、简介首先，随机选择K个对象，而且所选择的每个对象都代表一个组的初始均值或初始的组中心值，对剩余的每个对象，根据其与各个组初始均值的距离，将他们分配各最近的（最相似）小组，然后重新计算每个小组新的均值，这个过程不断重复，直到所有的对象在K组分布中都找到离自己最近的组。算法流程：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离值进行排序选取最小的k个距离，并统计这k个点所在类别出现的概率返回前k

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

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。

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本专栏文章将王道一些课后算法设计题目的全部实现（答案解析全部都是伪码或者函数的部分实现，不可调试运行），同时包含各个章节的经典算法数据结构的实现以及一些经典的算法本专栏使用人群：复习数据结构正在进行算法实战的小伙伴目前进度

目录前言几个高频面试题目计算机视觉和slam区别占栅格地图和高精地图有哪些差别？非结构化道路的SLAM问题？抑或者激光SLAM的退化特性？地图表达与实际环境的差异？

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

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

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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

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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。

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

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

最近学习了一下图像处理相关的知识，并用Python实现了基于KNN的验证码识别。

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

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

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。

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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

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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，

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

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

目录前言1.1从WordEmbedding到ELMo2.ELMo原理2.1模型结构2.2双向语言模型2.3ELMo3.ELMo训练

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