Paddle 2.2.2Jetson AGX Xavier JetPack 4.6推理部署包
Jetson AGX Xavier 的 JetPack 4.6 用起来确实方便，尤其你要搞深度学习推理的话，这个专为编译的安装包还挺省事的。哦，JetPack 版本可以直接用jtop查，别记错了。这个包的配置比较适合跑推理，像WITH_TESTING=OFF和WITH_CONTRIB=OFF这些选项
推理部署
当前话题为您枚举了最新的推理部署。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
实测可用的侦探推理小程序
经过验证，这款侦探推理小程序可以正常使用。
nCNN移动端深度学习推理框架
ncnn 是一个轻量级的神经网络计算框架，适合在移动端进行深度学习推理。经过 VS2017 编译好的ncnn.lib库，直接拿来就能用，适合开发者快速上手。如果你正在做手机端的 AI 应用，ncnn 无疑是一个不错的选择。它不仅支持多种平台，还能有效降低内存占用，推理速度也挺快的。使用起来简单，几行
C++逻辑推理编程练习
逻辑推理的 C++小练习，挺适合拿来练练脑子的。四个人的话里，三个真一个假，问你谁做了好事？这题不仅考你逻辑，还考你代码建模能力。思路也简单，先用变量表示的说法，通过逻辑关系判断真假，筛出唯一成立的情况。要点就是把“真话”和“假话”怎么判断写清楚，条件组合别写漏。配合文章里提到的逻辑运算符、逻辑表达
hrt-model-infer Shell推理脚本
命令行搞推理的脚本里，hrt-model-infer.sh算是比较顺手的一个。逻辑清晰，注释也写得蛮到位，跑起来就一个字——稳。适合你在部署模型时快速拉起个测试用例，省得每次都手动拼命令行，太折腾。
hrt-model-infer.sh的参数设计也挺贴心，支持模型路径、输入数据、输出路径这些基础选项
基于gRPC实现的异步推理框架
该项目是基于gRPC实现的异步推理框架。服务端采用python实现,客户端封装了grpc,对外仅提供推理相关的三个c接口,可用于跨进程推理。
基于框架表示法的推理方法
利用框架表示法进行推理
框架表示法提供了一种解决问题的思路，其核心在于通过匹配和继承机制来推导出答案。
求解步骤：
问题框架构建: 将待解决的问题转化为框架形式，其中待求解的答案对应为空槽值或侧面值。
框架匹配: 在已有的框架库中寻找与问题框架匹配的框架。
答案推理: 基于匹配框架的槽值或侧面值，
NNUNet Windows环境推理配置与问题总结
NNUnet 的 Windows 推理环境配置其实不算太麻烦，但多线程和 lambda 的坑还是挺典型的。多线程报错主要是 Python 在序列化匿名函数（lambda）时不太给力，直接导致推理阶段卡壳。你只要把原来用lambda的地方改成普通函数，比如def func(x): return x+1
Jess6.1：知识推理工具
Jess6.1是基于Java语言开发的规则引擎，支持陈述性规则推理，提供完整的Java API接口。该工具快速、轻量且功能强大，附带基于Eclipse平台的开发环境。
React部署
使用 Create React App 开始 React 项目。
可用脚本如下：
npm start：在开发模式下运行应用，在浏览器中查看并自动重新加载。
npm test：交互式监视模式下运行测试。
npm run build：构建生产应用，优化性能并生成最小化文件，准备好部署。