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对分布式任务调度的理解

什么是分布式任务调度分布式任务调度就是在分布式环境下，定时任务的管理与执行2.分布式任务调度的特性分布式环境下，一个任务被部署在多实例的情况下，只有一个定时任务可执行一个定时任务可以分成多个小任务并行执行（通常称为切片）3.以Elastic-Job-lite

黄二狗V·2023-02-02 03:37

最平凡的人做着不平凡的事

app=news_article_lite×tamp=1584526984&req_id=202003181823040100140470142619ABC0&group_id=6805412734096638479

快乐的乙丹凯·2023-02-01 19:54

OAK深度相机操作温度范围说明

去年年初有不少买了OAK-D-Lite的朋友告诉我，觉得设备烫的厉害，问我正不正常。感兴趣的朋友可以看我在这篇帖子里的说明。当然，现在很少有朋友给我反馈这个问题了。（PS：因为我们改进了设计！）

OAK中国_官方·2023-02-01 17:37

瑞芯微 Rockchip RKNN-Toolkit 环境搭建

RKNN-Toolkit-Lite为RockchipNPU平台提供Python编程接口，帮助用户部署RKNN模型，加速人工智能应用程序的实现。环境Ubuntu18.04Python3.

西西弗Sisyphus·2023-02-01 07:33

Tensorflow学习笔记（三）

keras.models.load_model('model_save.h5')参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/588257102.模型转tflite#Convertthemodel.converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_saved

bergsail·2023-01-31 05:58

elastic job源码分析 - 幂等性监听管理器

幂等性监听管理器io.elasticjob.lite.internal.sharding.MonitorExecutionListenerManager比较简单，只启动了一个监听器io.elasticjob.lite.internal.sharding.MonitorExecutionListenerManager.MonitorExecutionSettingsChangedJobListene

耶也夜·2023-01-31 02:35

MicroBlaze系列教程（2）：AXI_INTC的使用

AXI_INTC简介AXI_INTC中断控制器用于将多路中断信号按照优先级输出一路给处理器，支持AXI4-Lite总线，最多支持32个中断输入，中断输入可配置为边沿触发或电平触发，中断输出可配置为边沿或电平输出

whik1194·2023-01-31 02:50

MicroBlaze系列教程（1）：AXI_GPIO的使用

简介AXIGPIO是基于AXI-lite总线的一个通用输入输出IP核，可配置为一个或两个通道，每个通道32位，每一位可以通过SDK动态配置成输入或输出方向，支持中断请求，配合中断控制器IP可实现外部中断触发

whik1194·2023-01-31 02:20

基于Vue, Vuex 和 ElementUI 构建轻量单页Hexo主题Lite

HexoThemeLiteKeepCalm,LiteandWriting.lightsinglepageblogapplicationtheme,usingVue,Vuex,ElementUIandsoon.一款轻量单页博客主题，基于Vue,Vuex和ElementUI构建,工具语言TypescriptLiveDemoDemo|在线演示Github项目地址PreviewDev全程typescrip

weixin_34049032·2023-01-29 15:07

RaspberryPi-Init

使用SDCardFormatter格式化SD卡.使用Etcher下载树莓派镜像（2018-10-09-raspbian-stretch-lite不带桌面）.SSH连接树莓派使用putty通过ssh连接树莓派

FanLia·2023-01-29 08:36

【SLAM】基于rrt_explore的移动机器人自主建图

系列文章目录·【SLAM】基于explore_lite的移动机器人自主建图·【SLAM】基于rrt_explore的移动机器人自主建图·【问题解决】rrt_exploration功能包使用过程中报错处理文章目录目录目录系列文章目录文章目录前言一

K.Fire好好睡觉·2023-01-28 10:57

【SLAM】基于explore_lite的移动机器人自主建图

系列文章目录·【SLAM】基于explore_lite的移动机器人自主建图·【SLAM】基于rrt_explore的移动机器人自主建图·【问题解决】rrt_exploration功能包使用过程中报错处理文章目录目录系列文章目录文章目录前言一

K.Fire好好睡觉·2023-01-28 10:26

【问题解决】rrt_exploration功能包使用过程中报错处理

系列文章目录·【SLAM】基于explore_lite的移动机器人自主建图·【SLAM】基于rrt_explore的移动机器人自主建图·【问题解决】rrt_exploration功能包使用过程中报错处理文章目录目录系列文章文章目录前言一

K.Fire好好睡觉·2023-01-28 10:54

elastic-job错误

org.springframework.beans.factory.BeanCreationException:Errorcreatingbeanwithname'com.dangdang.ddframe.job.lite.spring.api.SpringJobScheduler

菜菜8602·2023-01-28 06:22

_学习是一种信仰·2023-01-27 12:33

用监听事件来爬虫某网站的某一类型的美女图片

);letfs=require("fs");letpath=require("path");letcheerio=require("cheerio");leticonv=require("iconv-lite

燃烧星星之火·2023-01-27 03:33

使用node制作爬虫

request、cheerio、iconv-lite、gbk、jsd

原来是禽兽·2023-01-26 23:58

Tensorflow从零开始

TensorFlow2.7—网易云课程2.用Tensorflow2训练自己的模型（视频中虽是2.3但2.7同样适用）—CSDN+B站【是图像分类，构建分类模型，而非目标检测】3.树莓派上运行TensorFlow-Lite—CSDN

KNTITY·2023-01-26 16:13

CameraX 遇见 tensorflow lite--Android开发

文章目录cameraX是啥tensorflowlite是啥开发环境和版本本文使用的模型导入库权限请求开始编写程序成品分享cameraX是啥CameraX是一个Jetpack支持库，旨在帮助您简化相机应用的开发工作。它提供一致且易于使用的API界面，适用于大多数Android设备，并可向后兼容至Android5.0（API级别21）。虽然它利用的是camera2的功能，但使用的是更为简单且基于用例的

春田花花幼稚园优秀毕业生·2023-01-26 16:11

使用Tensorflow Lite创建一个Android AI应用

目录下一步在这里，我们使用TensorFlowLite解释器检查图像并产生其输出。这是将神经网络与Android上的TensorFlowLite结合使用的系列文章中的第三篇。在本系列的第2部分中，我们最后从预训练的模型制作了TensorFlowLite模型。在这一部分中，我们将创建一个Android应用程序并将该模型导入其中。您将需要上一部分（yolo.tflite）中创建的.tflite文件。应

寒冰屋·2023-01-26 15:34

从零开始在Windows上构建Android版的Tensorflow Lite

文章目录第一步：获取源代码1.工具：Git2.下载代码第二步：了解代码第三步：工具准备1.Git2.NDK3.CMake4.Python35.Patch第四步：环境准备第五步：补写一个CMakeLists.txt第六步：CMake项目配置配置常见错误1配置常见错误2第七步：构建构建常见错误1构建常见错误2第八步：符号剥离编译器他版本总结一般情况下，构建Android版本的TensorflowLit

schoene·2023-01-26 15:58

使用CNN进行2D路径规划

·2023-01-26 12:29

nPlayer Lite插件打包

前言在nPlayerLite去广告中，我们聊到可以在越狱手机上，使用插件开发的形式，清除app中的广告。那么，怎么样才能将编写的插件提取，和项目一起打包，然后在非越狱手机上运行呢？准备工作1.对nPlayer程序进行脱壳脱壳后的cryptid之前已经写过一篇脱壳文章，这里就不阐述了。2.获取授权文件当我们改动项目后，我们需要对项目重新签名并打包。因此，我们需要获取苹果官方提供的授权文件(免费的是没

hj的简书·2023-01-26 07:25

2019-08-08

app=news_article_lite×tamp=1565199006&req_id=20190808013006010025067028679EA2A&group_id=6609448073590473220&

fb886345cd85·2023-01-25 22:21

YOLOv5/v7 引入 RepVGG 重参数化模块

本篇博文代码出自YOLOv5-lite，YOLOv5-lite的作者在CSDN的账号是pogg_，大家可以关注一下，这也是一位在开源项目上做了很多工作的博主。

迪菲赫尔曼·2023-01-24 11:14

【学习笔记】Yolov5调用手机摄像头实时检测(环境配置+实现步骤)

yolov5的源码，直达链接如下：https://github.com/ultralytics/yolov5打开后按照如下步骤下载源码压缩包即可二、在手机端下载IP摄像头注：我用的iOS，安卓版本没有"Lite

昆邪·2023-01-22 13:09

imx6ull部署tensorflow lite

tensorflowlite应用环境操作环境：VMware中的Ubuntu部署环境：linuxonimx6ull（正点原子出厂系统）基本步骤总结交叉编译出TensorFlowlite针对imx6ull的库将编译好的lite

十方光明·2023-01-22 01:02

MindSpore21天实战营(1)：基于MindSpore Lite开发目标检测的安卓APP实战

转载地址：MindSpore21天实战营(1)：基于MindSporeLite开发目标检测的安卓APP实战_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：胡琦基于MindSporeLite开发目标检测的安卓APP实战“零”基础的Copy攻城狮居然敢实战MindSporeLite开发目标检测的安卓APP，谁给的勇气？是梁静茹吗？前言大家好，我是Copy攻城狮胡琦，有幸参与华为业界首个全场景AI实战营

昇思MindSpore·2023-01-20 15:59

【教程】基于TensorFlow Lite的yolov5部署过程

一、文件转化：先将pt文件转化为tflite，我是基于zldrobit大神的pull代码进行文件转化和后续部署的。但刚开始关于pt文件的转换我是采用yolov5官方的方法，不过按着zldrobit大神的代码部署到安卓机上时应用程序会出现闪退的情况，排除手机内存、应用程序本身等问题之后，我猜想可能是权重文件转化的问题，后来就重新按着zldrobit大神转换了一次，便完成部署。因为常常遇到网络问题，我

尼笛芽在努力·2023-01-19 20:12

16位模型量化

tf-nightlypipinstalltf-nightly-gpu==1.15.0.dev20190821pipinstalltensorflow-estimator=1.15注意版本，一定要是1.15，其他版本好像不行，可以用下面的代码进行测试tf.lite.con

ab0902cd·2023-01-18 08:31

【规划】目录与总结

1全局与局部规划1.1全局规划1.2局部规划1.3轨迹生成2机器人3自动驾驶二、总结1全局规划算法1.1Dijkstra算法1.2Floyd算法1.3A*算法1.4D*算法1.5LPA*算法1.6D*lite

宇光_·2023-01-16 18:46

h5转为tflite

importtensorflowastfconverter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('latest.h5')tflite_model=

rrr2·2023-01-16 16:31

TensorFlow Lite (TFLite)的TTS模型集

GitHub链接：https://github.com/tulasiram58827/TTS_TFLiteThisrepositoryprovidesacollectionofwidelypopulartext-to-speech(TTS)modelsinTensorFlowLite(TFLite).Thesemodelsprimarilycomefromtworepositories-TTSan

mandagod·2023-01-16 16:59

记一次H5模型转换TFLite格式并做8bit量化的过程

importtensorflowastffromtensorflow.python.kerasimportbackendasKfromtensorflow.python.keras.utilsimportCustomObjectScopeconverter=tf.lite.TFLiteConver

牧羊女说·2023-01-16 16:57

.h5文件转.tflite文件（tensorflow2.6）

转换代码如下：importtensorflowastfmodel=tf.keras.models.load_model("action.h5")converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model

Mike_666·2023-01-16 16:57

Ubuntu 开机自启

原理：自定义服务文件，添加到系统服务，通过Systemctl管理先在cd/home/ubuntu/lite目录下新建脚本vimstart.sh输入内容为#!/bin/bashcd/home/ubu

shuihg·2023-01-14 15:24

Yolov5 lite 重新训练COCO数据（只训练COCO含Person部分，其他当负样本）

一、数据准备本文使用的YoLov5lite对COCO进行重新训练。

不爱安装软件的何同学·2023-01-14 09:59

(YOLOv5-lite)-ONNX模型转换及Openvino推理

YOLOv5-lite主要就是用改进的ShuffleNetv2作为YOLOv5新的Backbone。

开鑫9575·2023-01-13 12:00

解决ONNX export failure: cannot import name ‘builder‘ from ‘google.protobuf.internal‘ 问题

在进行训练完YOLOv5-lite后，想把pt文件转换成onnx文件的时候报错报错如下：Fusinglayers...F:\Anaconda3\envs\yolov5\lib\site-packages

Akaset·2023-01-13 07:44

ConnerNet-Lite:基于关键点的高效率目标检测论文解读

基于关键点的ConnerNet在总多one-stage目标检测算法中取得了最好的成绩，但是取得这个精度需要高额的运算开销，本文解决了这个基于关键点目标检测的问题并介绍了ConnerNet-Lite。

小罗最喜欢的你·2023-01-12 10:00

YOLOv5-Lite:如何让YOLO模型在cpu上加快？

QQ交流群：993965802本文版权属于GiantPandaCV，未经允许请勿转载**前言：**这是一篇论证博客，前几天，baidu发布了PPLcnet，这是一款专门为cpu设计的网络，在看完论文后，果断进行了PPLcnet-yolo的复现，一来是想验证下这个网络在cpu上的性能，二来如果验证效果work，这套实验可以合并到自己的仓库。一、PPLcnet性能：在看论文时，对我诱惑最大的是下面这张

pogg_·2023-01-12 09:52

yolov5 引入RepVGG模型结构

（一）前情这个工作已经有大佬用在自己的工程里了，他的帖子链接：https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/120372921但他的这个lite

Just_a_Way_Plus·2023-01-11 19:43

设备 esp32_机器学习助力智能家居，支持ESP32的 TensorFlow Lite Micro 现已发布！

ESP32简介：Wi-FiMCU我们很高兴宣布设备端机器学习框架TensorFlowLite已支持ESP32芯片组，可进一步减轻TensorFlowLiteMicro的工作负载，助力智能家居体验。作为原型设计的优异载体，微控制器ESP32深受业余爱好者和技术极客欢迎，可对现实世界的数据/物体进行感知或修改，被广泛应用在灯泡、开关、冰箱和空调等智能家居应用的连接中。ESP32的独特之处在于它是一款独

下雨天爱睡觉·2023-01-11 07:28

设备 esp32_ESP32 支持运行 TensorFlow Lite Micro

8月28日，TensorFlow在官方博客中宣布TensorFlowLiteMicro支持在乐鑫ESP32上运行。以下为博客原文：如今，ESP32被广泛应用于智能家居和无线连接设备及项目中，它能连接各种传感器和执行器，从而感知环境并做出相应动作。在ESP32上运行TensorFlowLiteMicro时，会出现由本地推断所触发的各种用例场景。ESP32具有双核处理器以及卓越的功能特性，能够大大减轻

迷彩虎哥·2023-01-11 07:28

ESP32 上快捷部署 Tensorflow lite 机器学习（TinyML）

在这篇文章中，我将向您展示使用ArduinoIDE将TensorFlowLite模型部署到ESP32的最简单方法，无需任何编译内容。Arduino库这个Arduino库是为了简化使用ArduinoIDE将用于微控制器模型的TensorflowLite部署到Arduino板上。该库包含您所需的所有文件，公开了一个接口来加载模型并运行推理。示例简述：正余弦、正弦等构建模型简述：构建一个部署模型。导出模

亚图跨际·2023-01-11 07:58

ESP32和TensorFlow Lite面向微控制器的第一步

我毫不怀疑，小型边缘设备将很快在我们的生活中占据重要位置。由于摩尔定律适用于此类设备，因此我们是移动，嵌入式，可穿戴和可植入（增强）电子设备日趋成熟的见证者，其计算能力足以使用AI。在TensorFlow开发者峰会上发布面向微控制器的TensorFlowLite，使我们能够在嵌入式设备上部署AI。显然，要成功为微控制器交付AI应用程序，开发人员（或开发人员团队）应熟悉ML框架和微控制器编程。简要计

亚图跨际·2023-01-11 07:27

最简单体验TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑机器学习（全代码）

目录前言数据采集、处理导入包正弦波数据生成数据集分类模型1训练模型1创建模型1训练检查训练指标模型2训练模型导出（TensorFlowLite）模型部署、功能编写前言TinyML是机器学习前沿的一个分支，致力于在超低功耗、资源受限的边缘端（MCU）部署机器学习模型，实现边缘AI，使机器学习真正大众化，使生活真正智能化。简单来说就是在单片机上跑深度学习，很不可思议吧，因为AI在大众的印象里都是需要大

全栈O-Jay·2023-01-11 07:57

(五)将YOLOv5 PyTorch模型权重转换为TensorFlow Lite格式

目录介绍建议使用Ultralytics进行重量转换的方法在GoogleColab上测试TFLite权重TFLite解释器，可在边缘设备上实现良好性能在本地测试YOLOv5模型权重下一步在这里，我们使TensorFlowLite可以理解我们的模型，TensorFlowLite是专为在小型设备上运行而开发的TensorFlow的轻量级版本。介绍在本系列的上一篇文章中，我们训练和测试了用于口罩检测的YO

寒冰屋·2023-01-10 08:03

python的论文_python论文_python 论文_python毕业论文 - 云+社区 - 腾讯云

rank2.jakevanderplas-vega，vega-lite和altair探索性数

weixin_39963080·2023-01-08 14:34

Tensorflow2 lite 模型量化

本文有不准确的地方，希望各位大佬指出。TensorflowLite和TensorflowModelOptimizationToolkit(Tensorflow模型优化工具包)提供了最小优化推理复杂性的工具。对于移动和物联网(IoT)等边缘设备,推理效率尤其重要。这些设备在处理，内存，能耗和模型存储方面有许多限制。此外，模型优化解锁了定点硬件(fixed-pointhardware)和下一代硬件加速

Leo_whj·2023-01-07 10:02

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