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 Android 0 次浏览 2025-06-13
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 C++ 0 次浏览 2025-06-22
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 Nodejs 0 次浏览 2025-06-10
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。 C++ 22 次浏览 2024-08-17
基于语言模型和知识推理的问答系统复现 除了包含常识知识图谱ConceptNet的数据集(CommonseQA和OpenBookQA)外,还加入了生物医学问答数据集MedQA-USMLE,该数据集整合了疾病数据库和DrugBank的生物医学知识图谱。所有数据集均可获取。解压后,将文件夹放置于指定目录下。预处理脚本也已提供,方便使用者参考。 Python 27 次浏览 2024-04-30
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, Android 17 次浏览 2024-04-30
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 Python 0 次浏览 2025-06-10
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。 Java 45 次浏览 2024-04-21