结果过滤


当前显示 1-5 of 24
 | 

ONNXRuntime调研报告

李玉冰         [分类] 数据分析系统及工具  •   [标签] ONNX,ONNXRuntime,深度学习推理   •   2022-01-18

[摘要]  摘要:本报告简要介绍深度学习推理框架、ONNX runtime推理框架的前身CNTK、ONNX模型格式,主要介绍ONNX runtime推理框架的基本使用方法,包括Python API和C API。调研报告见附件。


C/C++调用python sklearn模型方法总结

许敏超         [分类] 开发基础技能  •   [标签] sklearn 机器学习 onnx   •   2021-12-13

[摘要]  摘要:当使用python的sklearn库训练一个机器学习模型后,受限于sklearn本身没有提供c的调用接口,难以在c++的程序中调用该模型进行预测。本文总结了使用c/c++调用sklearn模型的三种方法,希望对大家有所帮助。方法分别是:1.C调用python接口2.将模型转换为c文件3.使用o...


Scapy的基本使用方法

李玉冰         [分类] 网络流量解析系统及工具  •   [标签] scapy   •   2021-11-18

[摘要]  Scapy是能让用户发送、监听、分析、构造网络数据包的Python程序。Scapy是交互式数据包操纵程序,能够轻松处理多种典型任务,如扫描、跟踪路由、探测、单元测试、攻击或网络发现,能够代替hping、arpspoof、arpsk、arping、p0`以及Nmap、tcpdump、tshark的部分...


Informer模型调研报告

郑延钦         [分类] 经典论文  •   [标签] python   •   2021-05-17

[摘要]  目录 1. 背景与综述..............................................................................................................................................


Python类内部函数及super内部原理

石逢钊         [分类] 开发基础技能  •   [标签] python   •   2020-12-20

[摘要]   Python作为目前我们研究中最常接触到的语言,因为其简单,大多数人没有深究其内部的调用逻辑,只是将其作为一个“无需学习即可使用”的工具。但是如果我们能够明白其内部的一些逻辑,那么在使用时将起到事半功倍的效果。我在之前写代码,看代码的过程中发现了python类内的几个有用的内部函数,...


当前显示 1-5 of 24