前言 NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎,用于在生产环境中部署深度学习应用程序,应用有 图像分类.分割和目标检测等,可提供最大的推理吞吐量和效率.TensorRT是第一款可编程推理加速器,能加速现 有和未来的网络架构.TensorRT需要CUDA的支持.TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而 创建的库,可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据),并针对降低精度的INT8运算来优化这些网络. 借助CUDA的可编程性,T

PHP中的GD库,全网没发现GD二字母的全称是什么,包括PHP.net,都搜不到GD.G应该是graphi,D是什么? die: 从php_mysql.dll到php_mysqli的变化,那个i是什么意思? fetch_assoc strftime,那个f是什么意思?

bin = BINaries (binary) /dev = devices /etc = ETCetera etcetera附加的人, 附加物, 以及其它, 等等 /lib = LIBrary /proc = PROCesses /sbin = Superuser BINaries /tmp = TeMPorary /usr = Unix Shared Resources /var = VARiable ? FIFO = First In, First Out GRUB = GRand Uni

知其表亦需知其意 apt = Advanced Packaging Tool ar = archiver as = assembler awk = "Aho Weiberger and Kernighan" 三个作者的姓的第一个字母 bash = Bourne Again SHell bc = Basic (Better) Calculator bg = BackGround bin = BINaries(binary) cal = CALendar calendar cat = CA

前一篇文章中已经可以取得所有部门的全称,但现在又有个新的需求: 只想得到某一个部门的部门全称,虽然可以用where条件来过滤,但是会有点小浪费. 这时我们可以从后往前找,先看下效果: 最后一条就是,行得通! 但是怎么取出来呢? 用ParentUnitID排序? 但是实际生活中,部门可能调整或归并,并不总是 UnitID > ParentUnitID. 所以需要一个类似于 标识列的参照物: Declare @utid int -- the target unit ; With CTE_Unit_N

apt = Advanced Packaging Tool ar = archiver as = assembler awk = "Aho Weiberger and Kernighan" 三个作者的姓的第一个字母   bash = Bourne Again SHell bc = Basic (Better) Calculator bg = BackGround bin = BINaries(binary)   cal = CALendar calendar cat = CATenat

dip的全称是Density-independent pixel,密度无关像素.很多地方误认为是device independent pixel,即设备无关像素.这是错误的. 因为dip也就是dp只能做到密度无关,无法做到设备无关.因为设备无关必然牵涉到密度无关和尺寸无关.但dip无法保证尺寸无关. 具体地说,就是相同的dp值,只能保证在不同的密度下呈现一致的物理大小(即密度无关).若遇到尺寸不同的设备,就无法得到随着设备尺寸缩放的效果,即做不到尺寸无关.

JSTL的全称:JSP Standard Tag Library, jsp 标准标签库 JSTL的作用     提供给Java web开发人员一个标准通过的标签函数库和EL来取代传统直接在页面上嵌入java程序(Scription)的做法,以提高程序可读性,维护性和方便性 JSTL快速入门做法: 导入相应的jar包. 新建jsp的文件,引入标签库 < body> < h4> 使用jstl的set if  判断输出内容 </h4 > < c:set var= &qu

Linux常用命令英文全称与中文解释Linux系统(转)   Linux常用命令英文全称与中文解释Linux系统 man: Manual 意思是手册,可以用这个命令查询其他命令的用法. pwd:Print working directory 意思是密码. su:Swith user 切换用户,切换到root用户 cd:Change directory 切换目录 ls:List files 列出目录下的文件 ps:Process Status 进程状态 mkdir:Make directory 建

<a href="#">a 超级链接(anchor)</a>     <abbr title="abbreviation的简写">abbr 简写的(abbreviation)</abbr>     <acronym title="Jin Hua Tang is JHT">acronym 首字母缩略词(acronym) </acronym>     <address>

1.jar,war,ear(摘自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_54bb7b950100wnbb.html) Jar文件(扩展名为. Jar)包含Java类的普通库.资源(resources).辅助文件 (auxiliary files)等 War文件(扩展名为.War)包含全部Web应用程序.在这种情形下,一个Web应用程序被定义为单独的 一组文件.类和资源,用户可以对jar文件进行封装,并把它作为小型服务程序(servlet)来访问. Ear文件(扩展名为.E

CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络 http://baike.baidu.com/link?url=Wd-IGGgslfJemdpuT3Y0BUi88RPQYBCbztAVlo2RWSj66BbbeXGiEWEIKPWxwt3MeIgAXUK-tdg1u2lIkj5feq

html标签全称和功能介绍,里面有些大家不常用的,主要是方便大家查找检索   按字母顺序排列 DTD:指示在哪种 XHTML 1.0 DTD 中允许该标签.S=Strict, T=Transitional, F=Frameset. 标签 全称 描述 DTD <!--...--> 定义注释. STF <!DOCTYPE> 定义文档类型. STF <a> anchor 定义锚. STF <abbr> abbreviation 定义缩写. STF <acro

在最优化算法研究中按时间先后顺序出现了许多算法包括如下几种,这里介绍下他们的全称和英文名称: 1.最速下降法(Gradient descent) 2.牛顿法(Newton method) 3. 共轭梯度法(Conjugate Gradient) 4.拟牛顿法(Quasi-Newton),其有很多变种: (1)DFP(Davidon.Fletcher.Powell三人的首字母) (2)BFGS(布罗依丹(Broy-den,C. G.)以及弗莱彻(Fletcher , R. ) ,戈德福布(Gold

TensorRT是什么 建议先看看这篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/35657027 深度学习 训练 部署 平常自学深度学习的时候关注的更多是训练的部分,即得到一个模型.而实际工作很大一块的工作内容集中于如何将模型部署到具体的芯片上.你自己写的模型效果是很难优于成熟的知名的模型的. 以无人驾驶为例,拍摄到图片后,芯片上的加载的模型要能够识别出图片里是什么.对自动驾驶这种场景而言,对实时性地要求是非常高的.试想,从图片输入到模型,到模型识别出图片中前方有个人花了1分钟,

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的yolov3_onnx例子的分析和介绍. 本例子展示一个完整的ONNX的pipline,在tensorrt 5.0的ONNX-TensorRT基础上,基于Yolov3-608网络进行inference,包含预处理和后处理. 首先,从作者网站下载yolov3,然后将其转换成onnx形式,接着基于onnx的graph生成一个tensorrt engine; 然后,在样本图片上进行预处理,并将结果作为engine的输入; 在inference之

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的uff_custom_plugin例子的分析和介绍. 本例子展示如何使用cpp基于tensorrt python绑定和UFF解析器进行编写plugin.该例子实现一个clip层(以CUDA kernel实现),然后封装成一个tensorrt plugin,然后生成一个动态共享库,用户可以动态的在python中链接该库,将该plugin注册到tensorrt的plugin registry中,并让UFF解析器能够使用. 该例子还是有些知识点

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的fc_plugin_caffe_mnist例子的分析和介绍. 本例子相较于前面例子的不同在于,其还包含cpp代码,且此时依赖项还挺多.该例子展示如何使用基于cpp写的plugin,用tensorrt python 绑定接口和caffe解析器一起工作的过程.该例子使用cuBLAS和cuDNn实现一个全连接层,然后实现成tensorrt plugin,然后用pybind11生成对应python绑定,这些绑定随后被用来注册为caffe解析器的一

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍. 本例子直接基于pytorch进行训练,然后直接导出权重值为字典,此时并未dump该权重:接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重.本文核心在于介绍network api的使用 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── comm

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的end_to_end_tensorflow_mnist例子的分析和介绍. 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── common.py ├── end_to_end_tensorflow_mnist │   ├── model.py │   ├── README.md │   ├── requirements.txt │  

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的introductory_parser_samples例子的分析和介绍. 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python/ ├── common.py ├── introductory_parser_samples │   ├── caffe_resnet50.py │   ├── onnx_resnet50.py │   ├── REA