导读：Paddle Lite高性能推理引擎支持FPGA作为其底层加速硬件，其支持的模型可以很简单的部署到FPGA计算卡上，利用Paddle Lite上层框架的优化能力，加上FPGA底层超强的计算能力，在精度损失很小的情况下，模型运行速度可以得到很大的提升。本文通过Paddle Lite高性能推理引擎在百度Edg
问题描述： 为了配置成服务器又不想要桌面版的系统所以下了Lite版，结果键盘布局总是不对 按照网上一般解决方案： sudo raspi-config 但是在布局里面始终他们说的general 104 PC的English（US）版 后来先配了安装源（因为在内网，且不能联网）然后更新了软件，发现是系统版本太低了，更新之后
虚拟机安装完FreeSWITCH,我们可以用SIP软电话拨打 常用的SIP软电话很多，具体可以看这个博客：https://blog.csdn.net/sameplace/article/details/5430983 我这里用的是eyebeam和x-Lite eyebeam下载地址：http://pcdown.ttrar.com:801/small/eyebeam_ttrar.zip X-Lite5.8下载地址：https:/
一、TensorFlow Lite TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。 二、tflite格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的，需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffer
原文链接：https://www.oschina.net/news/110032/a-lighter-v8 去年年底，V8 团队启动了一个名为 V8 Lite 的项目，旨在大幅降低 V8 的内存使用率。最开始，团队准备把 V8 Lite 作为 V8 的独立模式，专门用于低内存的移动设备与嵌入式设备，因为这些设备更关注的是减
一、https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/88990392 二、https://blog.csdn.net/weixin_40210307/article/details/90402570 三、https://www.cnblogs.com/fourmi/p/10748245.html 四、https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/80848175 五、h
一、LINUX环境下操作： 1.安装交叉编译工具 sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf sudo apt-get install -y gcc-arm-linux-gnueabihf 2.下载Tensorflow git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
起因：浙摄版信息技术五年级上册“第二课 邮件传祝福”、“第三课 网络快递员”内容涉及电子邮件的操作，然而小学生大部分没有电子邮箱，现在注册电子邮箱又需要手机号，找了很多替代品（FreeWebmail、ProtonMail……），但都未达到预期效果，顾产生自己搭建一个内网邮箱的想法。 软件： hM
编写此文主要为了介绍在Ubuntu16.04上搭建Tensorflow-lite编译环境，涉及目标硬件为Armv7架构，8核Cortex-A7。 1、开发环境介绍： OS：Ubuntu16.04 64位 目标平台：Armv7 交叉工具链：gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4.9-2014.9_linux Tensorflow
1.安装CCID步骤：(本文使用平台为CentOS-6.2)a)安装liubudev-devel rpm包，libudev-devel必须安装，否则在配置pcsc-lite的时候，会有错误提示。可安装liubude-devel rpm包。rpm -ivh libudev-devel-147-2.40.el6.i686.rpmb)编译安装libusb。tar –zxvf libusb-1.0.9.tarcd libusb-1.0.9./c
上一篇《通过状态机来对axi_lite总线读写操作》中，分享网友的代码。 本工程为VIVADO 2017.04版本，先自定义AXI_LITE slave IP，源码部分未作修改，顶层文件调用该IP，通过状态机对该从器件进行读写操作，并编写testbench，观察仿真波形。工程下载链接在文末给出。 以下摘出状态机中时序输出
前段时间弄了几个礼拜的安卓开发，前端后端开发都要弄，终于忙完了．现在继续接着上次的tensorflow on android尝试一下tensorflow lite，要不然心里一直惦记着呢．按照官网的说法，tensorflow lite是比tensorflow在移动和嵌入式设备上更轻量级解决方案，具有低延迟，模型文件更小等优点，而且支
每当我们使用安卓手机链接Pc的时候，如果手机没有开启Usb调试模式，Pc则没办法成功读到我们的手机，部分应用软件也没办法正常使用，这时候我们需要找方法将手机的Usb调试模式开启，以下内容我们讲解三星a9 lite如何开启Usb调试模式的教程。 首先在三星a9 lite应用程序界面点中“设置”ICON，进
//Tensorflow 给的demo只支持 mobilenet_quant_v1_224.tflite 模型，如果换成其他模型如 mobilenet_v1_1.0_224.tflite 则会出现invalid interpreter handle之类的异常。这大概是调试最久的bug，从2018年12月份一直到2019年3月6日才算结束。之所以结束，是因为我把原来下载的模型删掉
TensorFlow 2.0终于来了！ 今天凌晨，谷歌在加州举办TensorFlow开发者峰会（TensorFlow Dev Summit），正式发布2.0版本。 这场发布会有几大亮点： TensorFlow 2.0 Alpha版发布，用户现在可以抢先体验； 2.0版本具有简易性、更清晰、扩展性三大特征，大大简化API； 提高了T
