在过去的两周的实习时间里，公司有使用TensorRT对UNet进行推理加速的需求，目前我这边已经取得了一些进展，所以在这里稍微总结一下。1. UNet网络 网络有很多对UNet算法的说明，因为该部分并不是本文的重点，就不详细进行介绍了。为了更好的使用TensorRT的API搭建U
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2023-11-12 12:02:36
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在量化领域，对性能要求比较高，特别是高频交易，那是纳秒必争。在RUST中，测试一个函数，或一个操作耗时即性能分析，应是如何做呢？一、计时器:systime 是否可以用std::time::systime 来计算花时情况？我们来试一试：use std::time::SystemTime;
pub struct Stock{
pub price:f64,
pub volume:i32,
如何将 Android 60fps 改成 30fps
## 概述
在 Android 开发中，fps（frames per second）是衡量应用流畅度的重要指标。默认情况下，Android 应用的刷新率为 60fps，但有时为了节省资源或适应特定需求，我们需要将应用的刷新率降低到 30fps。本文将向你介绍如何将 Android 应用的刷新率从 60fps 改为 30fps。
## 整体
原创
2023-12-31 06:13:00
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# Android 视频帧率 30fps Log 实现教程
## 流程概述
为了实现 Android 视频帧率 30fps Log，我们需要进行以下步骤：
1. 创建一个定时器，用于每秒记录一次帧率；
2. 在每一帧绘制结束后，更新帧数计数器；
3. 每秒结束时，将帧数计数器的值输出到日志中。
下面将详细介绍每一步的代码实现。
## 创建定时器
首先，我们需要在 Android 项目中
原创
2024-01-07 10:56:36
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原标题：浅谈Android流畅度关于流畅度谷歌官方给出的解释为：running at a consistent 60 frames per second, without any dropped or delayed frames, or as we like to call it, jank.即以每秒60帧(每帧16.6ms)的速度运行，也就是60fps，并且没有任何延迟或者掉帧。因此，关于流畅
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2023-11-15 21:36:49
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目录背景代码参考：背景评估模型的推理时间时有需要注意的地方。如torch.cuda.synchronize()，因为pytorch代码执行时异步的，使用该代码会等待gpu上所有操作结束后再接着运行代码、计算时间等【1】。代码函数【2】：import timedef measure_inference_speed(model, data, max_iter=200, log_interva
原创
2022-04-29 15:42:33
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使用Camera是一件多么平常无奇的事，但是就是这个平常无奇，今天出现了离奇的鬼异现象，几乎快要把我气到吐血身亡了！！！做为一个拥有n多年工作经验的Android开发工程师，遇到问题是不会折服的，但是折腾了大半天，不得不为这个见鬼的Bug气个半死。下面记录一下这个鬼异的Bug，看看大家有没有遇到过，或者有没有人解释一下这是为什么？具体原因？今天，我想写个Camera的使用Demo，结果画面出来一秒
# 深度学习中推理速度的计算方案
## 引言
深度学习已经在许多领域取得了显著的进步，如计算机视觉、自然语言处理和自动控制等。推理速度，即模型在给定输入上进行预测所需的时间，是评估模型在实际应用中可行性的重要指标。本文将介绍一种计算深度学习推理速度的方案，包括流程图和类图的设计，以及代码示例，帮助研究人员和工程师更好地理解和优化推理速度。
## 推理速度的定义
推理速度通常定义为模型在一次
FPS：fps是图像领域的定义，是指画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数。Fps是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。每秒钟帧数越多，所显示的动作就会越流畅。通常，要避免动作不流畅的最低是30。某些计算机视频格式，每秒只能提供15帧。HZ：刷新率显示，144Hz的，意思就是显示器的物理刷新速度上限时1秒钟144张，这个需要显示器的面板、驱动电脑支持，而这些数据来源于显卡的输出。FP
知识图谱推理：现代的法方法与应用论文引用：王文广.知识图谱推理：现代的方法与应用[J].大数据,2021,7(03):42-59.1. 新的知识分类设计技术新的实体——实体抽取、实体消歧、实体融合新的关系——关系抽取、知识推理（链接预测）2. 早期的推理方法基于规则的方法——知识图谱NELL手写规则符号推理系统——一阶逻辑规则+统计学习——马尔可夫逻辑网基于本体的推理基于随机游走的路径排序算法（+
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2024-01-03 07:08:15
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# 深度学习在FPS中的应用
深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的分支，其基本思想是通过构建和训练多层神经网络模型，从而使机器能够从大量数据中进行学习和预测。它在各个领域都有广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。在FPS（First-Person Shooter）游戏中，深度学习也发挥着重要的作用。
## 深度学习在FPS中的应用案例
### 1. 目标检测
原创
2023-10-03 05:48:13
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# 实现深度学习 FPS 的步骤和指南
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
小白->>开发者: 请求学习实现深度学习 FPS
开发者->>小白: 解释整个流程
开发者->>小白: 教导每一步需要做什么
小白->>开发者: 学习并实践
```
印度历史上有一位著名的天才数学家拉姆努金，他留下了很多伟大的公式。虽然有些没有证明，只能称之为猜想，但后来还是被应用到了很多意想不到的领域。他思维跳脱、运算能力极强，常常得出自己也证明不了的公式，哈达将其与欧拉和雅克比相比。然而，这种天才数学家百年难遇，那么，在我们这个时代，由谁去提出这些猜想呢？近日，以色列理工学院和谷歌的研究者公布了自己的一项工作，并将其称之为「拉姆努金机器」，表示他们可以用算
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2024-01-22 08:20:06
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當我們要比較 3D 程式的效率, frame rate 是一個很重要的資料. 但是, 算 frame rate 也算得正確才有意思呀. 這次, 我就介紹一下如何算 frame rate.首先, 讀者們, 你要先了解一件事, 現代的顯示卡, 已經不再是純粹把 digital 資料 轉成 analog 資料的低檔硬體, 它, 已經變成了一個 精密 而 架構複雜的系統. 因此, 算 frame
FPS类游戏的自瞄和爆头效果看起来很奇妙，但实际情况下，算法却并不难，而且该功能也不算变态功能，只不过是通过内存数据计算出精准的准星朝向，我们知道计算器的计算速度，一个精确的角度而已，那么自瞄和爆头是很简单的事情。首先，我们需要的内存数据有我们自身的坐标，敌人也就是目标的坐标，然后知道准星朝向的表达方式，这样我们就可以建立坐标系，推算算法了。 我们拿创世战车为例子,其数据如下 人物坐标和怪物坐标我
# 如何实现FPS计算深度学习
在现代计算机视觉任务中，FPS（每秒帧数）计算是一项重要的指标，尤其是在实时系统中。深度学习也可以结合FPS计算来提高系统的性能。接下来我们将通过一个流程来说明如何使用深度学习框架来计算FPS。以下是实现过程的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备，包括安装依赖 |
| 2 | 数据准备，收集和预处理
# 深度学习中的FPS计算
在深度学习的应用中，FPS（Frames Per Second，帧每秒）是衡量模型性能的重要指标之一。尤其在计算机视觉领域，比如视频分析和实时图像处理，FPS可以反映出处理速度和实时性。本文将介绍如何计算深度学习模型的FPS，并提供一个简单的代码示例，同时讨论其在实际应用中的意义。
## FPS的计算
FPS通常表示图像处理系统在一秒钟内能够处理的帧数。计算FPS
# 深度学习中的FPS计算指南
FPS（Frames Per Second）是衡量视频处理质量的一项重要指标，特别是在深度学习视频处理领域。对初学者来说，理解如何计算FPS可能会有些复杂。本文将一一阐明FPS计算的流程，并提供具体的实现代码。
## 流程概述
以下是FPS计算的基本流程：
| 步骤序号 | 步骤描述 |
| -------- | --------------
深度分析
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2022-10-14 11:09:30
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# 提升深度学习网络运算速度至 52FPS 的方法
在深度学习中，运算速度是一个关键因素，尤其是在实时应用中。本文将教你如何将深度学习模型的运算速度提升至 52FPS。我们将通过几个如下步骤实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现过程的概览表：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
