芳华已逝♤
布吉岛小分队
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这会ces上瑞芯微有点东西哦 今年的CES上面瑞芯微有点东西哦 全面支持Android10.0,入门级到高性能平板方案选择 瑞芯微平板方案全面支持最新安卓10.0系统。展出搭载高性能旗舰方案RK3399的多款平板产品,包括教育平板、2in1 PC、IoT工控平板等;以及支持Android 10.0 Go版本的高性价比方案RK3326及RK3126C也进行了展示。 AI视觉芯方案,落地安防及新零售场景 在智能视觉展区,瑞芯微展出基于RK3399+RK1808的级联边缘计算方案,超强算力AI平台灵活叠加,实现快速及时、安全的边缘数据处理;基于RK1608的结构光模组,可支持高精度人/物3D建模,应用于支付、医美、工业等场景;同时展出的还有基于RK180X系列芯片的宽动态识别、车载疲劳检测系统以及3D人体感知新零售设备和3D识别智能门锁等安防及新零售的落地方案和终端产品。 智能语音方案,产品形态多样化 基于瑞芯微RK3308及RK3326的百度“小度在家”系列音箱产品、微信语音相框、有道翻译笔、阿里巴巴智能家居语音中控悉数展出,搭载RK3399的欧博思智能虚拟机器人极具创意,可定制化语音助手形象。 OTT盒子方案,FHD入门级到4K HDR方案悉数展出 在流媒体应用展区, ATV、OPS商用盒子、投影仪等多款基于RK3128H/RK3328/ RK3368/RK3399 芯片产品同时亮相。 IoT模组及AI方案演示 IoT开发板展区,瑞芯微展示了最新基于RK3399Pro和RK1808的Toybrick系列AI开发板,性能上更强大,覆盖更多场景的开发应用;基于RK1808的工控AI核心板,支持-40~85°环境工作温度,可应用于各类工业控制级别的行业产品,疲劳驾驶检测系统等。
这会ces上瑞芯微有点东西哦 今年的CES上面瑞芯微有点东西哦 全面支持Android10.0,入门级到高性能平板方案选择 瑞芯微平板方案全面支持最新安卓10.0系统。展出搭载高性能旗舰方案RK3399的多款平板产品,包括教育平板、2in1 PC、IoT工控平板等;以及支持Android 10.0 Go版本的高性价比方案RK3326及RK3126C也进行了展示。 AI视觉芯方案,落地安防及新零售场景 在智能视觉展区,瑞芯微展出基于RK3399+RK1808的级联边缘计算方案,超强算力AI平台灵活叠加,实现快速及时、安全的边缘数据处理;基于RK1608的结构光模组,可支持高精度人/物3D建模,应用于支付、医美、工业等场景;同时展出的还有基于RK180X系列芯片的宽动态识别、车载疲劳检测系统以及3D人体感知新零售设备和3D识别智能门锁等安防及新零售的落地方案和终端产品。 智能语音方案,产品形态多样化 基于瑞芯微RK3308及RK3326的百度“小度在家”系列音箱产品、微信语音相框、有道翻译笔、阿里巴巴智能家居语音中控悉数展出,搭载RK3399的欧博思智能虚拟机器人极具创意,可定制化语音助手形象。 OTT盒子方案,FHD入门级到4K HDR方案悉数展出 在流媒体应用展区, ATV、OPS商用盒子、投影仪等多款基于RK3128H/RK3328/ RK3368/RK3399 芯片产品同时亮相。 IoT模组及AI方案演示 IoT开发板展区,瑞芯微展示了最新基于RK3399Pro和RK1808的Toybrick系列AI开发板,性能上更强大,覆盖更多场景的开发应用;基于RK1808的工控AI核心板,支持-40~85°环境工作温度,可应用于各类工业控制级别的行业产品,疲劳驾驶检测系统等。
这会ces上瑞芯微有点东西哦 今年的CES上面瑞芯微有点东西哦 全面支持Android10.0,入门级到高性能平板方案选择 瑞芯微平板方案全面支持最新安卓10.0系统。展出搭载高性能旗舰方案RK3399的多款平板产品,包括教育平板、2in1 PC、IoT工控平板等;以及支持Android 10.0 Go版本的高性价比方案RK3326及RK3126C也进行了展示。 AI视觉芯方案,落地安防及新零售场景 在智能视觉展区,瑞芯微展出基于RK3399+RK1808的级联边缘计算方案,超强算力AI平台灵活叠加,实现快速及时、安全的边缘数据处理;基于RK1608的结构光模组,可支持高精度人/物3D建模,应用于支付、医美、工业等场景;同时展出的还有基于RK180X系列芯片的宽动态识别、车载疲劳检测系统以及3D人体感知新零售设备和3D识别智能门锁等安防及新零售的落地方案和终端产品。 智能语音方案,产品形态多样化 基于瑞芯微RK3308及RK3326的百度“小度在家”系列音箱产品、微信语音相框、有道翻译笔、阿里巴巴智能家居语音中控悉数展出,搭载RK3399的欧博思智能虚拟机器人极具创意,可定制化语音助手形象。 OTT盒子方案,FHD入门级到4K HDR方案悉数展出 在流媒体应用展区, ATV、OPS商用盒子、投影仪等多款基于RK3128H/RK3328/ RK3368/RK3399 芯片产品同时亮相。 IoT模组及AI方案演示 IoT开发板展区,瑞芯微展示了最新基于RK3399Pro和RK1808的Toybrick系列AI开发板,性能上更强大,覆盖更多场景的开发应用;基于RK1808的工控AI核心板,支持-40~85°环境工作温度,可应用于各类工业控制级别的行业产品,疲劳驾驶检测系统等。
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瑞芯微AI平台三大更新 谁说中国没有研发实力 一、交互方式更加友好,RKNN-Toolkit新版本将支持图形界面 经过多个版本的不断迭代完善,RKNN-Toolkit已日益成熟。瑞芯微即将推出的新版将加入图形交互界面(GUI),开发者通过鼠标点击即可完成模型的转换、量化、性能分析、内存耗费分析等任务,快速完成AI模型在端侧部署的评估和转换工作。特别是对于混合量化等较为复杂的任务,相比于过去的命令行交互,通过图形界面可大幅提高效率并降低操作错误的概率。另外,新版RKNN-Toolkit的图形界面同样在Linux/Mac OSX/Windows三个平台上均可运行。 二、模型转化更加简便,RKNN-Toolkit将对MXNet和PyTorch提供原生支持 在过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 三、模型推理性能更加稳定,瑞芯微 AI平台支持通过Docker快速部署端侧AI应用 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。
模型转化更加简便 瑞芯微有技术有实力 在过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。 通过上述更新,开发者基于瑞芯微Rockchip AI平台的产品开发、部署、维护将更为迅捷。瑞芯微将继续与广大开发者共同努力,加速AI在各类场景的落地。
模型转化更加简便 瑞芯微有技术有实力 在过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。 通过上述更新,开发者基于瑞芯微Rockchip AI平台的产品开发、部署、维护将更为迅捷。瑞芯微将继续与广大开发者共同努力,加速AI在各类场景的落地。
模型转化更加简便 瑞芯微有技术有实力 在过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。 通过上述更新,开发者基于瑞芯微Rockchip AI平台的产品开发、部署、维护将更为迅捷。瑞芯微将继续与广大开发者共同努力,加速AI在各类场景的落地。
模型转化更加简便 瑞芯微有技术有实力 在过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。 通过上述更新,开发者基于瑞芯微Rockchip AI平台的产品开发、部署、维护将更为迅捷。瑞芯微将继续与广大开发者共同努力,加速AI在各类场景的落地。
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模型转化更加简便 瑞芯微有技术有实力 在过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。 通过上述更新,开发者基于瑞芯微Rockchip AI平台的产品开发、部署、维护将更为迅捷。瑞芯微将继续与广大开发者共同努力,加速AI在各类场景的落地。
模型推理性能更加稳定,厉害了瑞芯微 过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。
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模型推理性能更加稳定,厉害了瑞芯微 过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。
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模型推理性能更加稳定,厉害了瑞芯微 过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。
模型推理性能更加稳定,厉害了瑞芯微 过去RKNN-Toolkit通过ONNX来完成MXNet和PyTorch等模型的支持,开发者需要先将模型转换为ONNX格式,再进一步转换为RKNN模型,这一过程较为繁琐,并且提高了引入问题的概率使得最终转换失败。 MXNet及PyTorch发展非常迅速,普及度快速提高, RKNN-Toolkit新版本将原生支持MXNet及PyTorch模型的转换,在端侧AI平台的框架和模型支持覆盖度上继续保持领先。 随着端侧设备数量的成倍增长,需要以更具可扩展性的方式部署端侧AI应用软件。Docker容器技术是业界广泛通行的解决这一挑战的有力工具。 RK1808平台系统将提供对Docker的支持,通过硬件抽象层,在容器中仍可调用NPU的强劲算力,经测试,容器中的AI模型推理性能几乎没有损失。
你原幸福却为何不满足 月莹你知道多少人在羡慕着你吗,有一个那么痛爱你的男友,你曾背着他那些事,你以为他不知道吗?却为何不提呢? 以为他心里有你,因为他爱你,以为有一天你会明白会知道,但这次你真的伤到他的心了,说分手,分手第二天就约.... 你不知道他知道之后有多难受吗?恋爱中,分手后,你一直都在游戏,玩弄。为什么不能清醒呢,得一人过一生? 你们一起走过的街,一起逛过的点,压过的马路,你是否还记得,忘了吧,可能你都不曾记得,他对你的好了吧,你只顾着玩弄,你是否知道什么是真心 一个男生敢带着你去见他的朋友,宣布你的存在,是多么的让人妒忌,多么的让人羡慕,而你却把这一切当成你放肆的资本,当成你口里的玩笑,在一起的点点滴滴, 你是否心里有想过,这个男人为了你付出了多少?你在灯红酒绿的时候,是否有想到过,这个男人还在思考着怎么去努力才能给你一个美好的生活,一个属于你们自己的家 ,当你约别人出去的时候,这个男人还在一直默默地努力。你知不知道你错过了,一个跟你父亲一样爱你的男人,一个为了你努力的男人? 从校园到踏入社会,你在灯红酒绿的时候,他在公司为了拼搏,你在约别的男生出去的时候,他在家里等你,三年了,日复一日,你是否感动过,三年的感情,比不过你的灯红酒绿,一夜情,三年的风风雨雨,比不过夜店男生的甜言蜜语 ,当某一天你后悔了,当某一天你想平平淡淡了,当某一天你想安定了,你还是会去打扰他吧,千万别,那么好的一个男人,你不配,你还是去你的灯红酒绿吧,你不是喜欢听甜言蜜语吗,夜店很多,因为你再也配不起他了。
你原幸福却为何不满足 月莹你知道多少人在羡慕着你吗,有一个那么痛爱你的男友,你曾背着他那些事,你以为他不知道吗?却为何不提呢? 以为他心里有你,因为他爱你,以为有一天你会明白会知道,但这次你真的伤到他的心了,说分手,分手第二天就约.... 你不知道他知道之后有多难受吗?恋爱中,分手后,你一直都在游戏,玩弄。为什么不能清醒呢,得一人过一生? 你们一起走过的街,一起逛过的点,压过的马路,你是否还记得,忘了吧,可能你都不曾记得,他对你的好了吧,你只顾着玩弄,你是否知道什么是真心 一个男生敢带着你去见他的朋友,宣布你的存在,是多么的让人妒忌,多么的让人羡慕,而你却把这一切当成你放肆的资本,当成你口里的玩笑,在一起的点点滴滴, 你是否心里有想过,这个男人为了你付出了多少?你在灯红酒绿的时候,是否有想到过,这个男人还在思考着怎么去努力才能给你一个美好的生活,一个属于你们自己的家 ,当你约别人出去的时候,这个男人还在一直默默地努力。你知不知道你错过了,一个跟你父亲一样爱你的男人,一个为了你努力的男人? 从校园到踏入社会,你在灯红酒绿的时候,他在公司为了拼搏,你在约别的男生出去的时候,他在家里等你,三年了,日复一日,你是否感动过,三年的感情,比不过你的灯红酒绿,一夜情,三年的风风雨雨,比不过夜店男生的甜言蜜语 ,当某一天你后悔了,当某一天你想平平淡淡了,当某一天你想安定了,你还是会去打扰他吧,千万别,那么好的一个男人,你不配,你还是去你的灯红酒绿吧,你不是喜欢听甜言蜜语吗,夜店很多,因为你再也配不起他了。
刚看微博 企鹅电竞发文表示9月将有王牌主播入驻,看来这是确切的消息了,感觉是把笑笑给挖过去,不然就是梦泪,也不知道是哪位大神即将入驻企鹅电竞?个人更希望笑笑吧,毕竟心疼在龙珠的日子,官宣估计也不远了,不过这个也属于官宣的样子,那么明显,期待一下了。
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