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端侧AI模型部署入门、原理和进阶实战 快人一步,胜人一筹!端侧AI模型部署——助力AI时代乘风破浪!
2024年,端侧AI迎来关键拐点,在自研芯片与软件的深度结合,正加速端侧AI的快速发展。随着人工智能技术的飞速发展,端侧AI正成为下一波技术革新的核心。 本书重点讲解端侧AI模型在部署中的技术细节,包括产品定义、AI芯片选型、深度学习框架和模型轻量化设计、算子和图优化、模型剪枝、量化、知识蒸馏、端侧推理框架和端侧部署、算法端云协同架构、算子底层指令加速和时延功耗性能评估等。如以下典型场景: 1.无人机采茶机器人:讲解如何使用NPU加速芽叶目标检测模型推理,内容涉及模型格式转换和验证、模型转化误差评估、NPU推理性能和内存评估等。 2.低空无人机巡检:讨论基于TFLite框架实现YOLOv8目标检测模型在端侧的部署,用于支持无人机森林巡检和无人机高速公路巡检两个场景中实现火焰、车辆、行人等目标检测。 3.二维码检测和解码:讲解基于
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机器学习设计模式 亚马逊数学分析、智能工具、机器理论图书榜前十图书
本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师,他们整理了已证实的方法,帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。 在这本书中,你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案,以及针对你的情况选择技术的建议。
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