tiny专题

推荐一款开源、高效、灵活的Redis桌面管理工具：Tiny RDM！支持调试与分析功能！

1、引言在大数据和云计算快速发展的今天，Redis作为一款高性能的内存键值存储系统，在数据缓存、实时计算、消息队列等领域发挥着重要作用。然而，随着Redis集群规模的扩大和复杂度的增加，如何高效地管理和运维Redis数据库成为了许多开发者和运维人员面临的挑战。Tiny RDM（Tiny Redis Desktop Manager）作为一款轻量级、跨平台的Redis桌面管理工具，以其高效、灵活和

tiny_qemu模拟qemu虚拟化原理

一、模仿一个x86平台虚机 cpu虚拟化原理来源于Linux虚拟化KVM-Qemu分析（四）之CPU虚拟化（2）笔者就实现了下相关操作。看汇编是在x86平台下操作的，其中两个文件分别是 1.tiny_kernel.S start:/* Hello */mov $0x48, %aloutb %al, $0xf1mov $0x65, %aloutb %a

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本，在保证较高精度的同时，能够提供更快的检测速度，非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：G

Vitis AI 基本认知（Tiny-VGG 标签获取+预测后处理）

目录 1. 简介 2. 解析 2.1 获取标签 2.1.1 载入数据集 2.1.2 标签-Index 2.1.3 保存和读取类别标签 2.2 读取单个图片 2.3 载入模型并推理 2.3.1 tiny-vgg 模型结构 2.3.2 运行推理 2.4 置信度柱状图 2.5 预测标签 3. 完整代码 4. 总结 1. 简介本博文在《Vitis AI 基本认知

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（11）——层结构容器layers类源码分析

在这篇博文中我们对tiny_cnn卷积神经网络模型中的最后一个网络结构方面的类——layers做简要分析。　　首先，layers通俗的讲可以被称为是层结构的vector，即层结构容器。由于卷积神经网络是一个多层的网络模型，因此有必要将网络中各个层进行统一管理，这便引出了本篇博文中所要介绍的layers类。layers类是一个vector类型的变量，其中压入的元素就是网络中的各个层模型，这里

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（10）——layer_base和layer类结构分析

在之前的博文中，我们已经队大部分层结构类都进行了分析，在这篇博文中我们准备针对最后两个，也是处于层结构类继承体系中最底层的两个基类layer_base和layer做一下简要分析。由于layer类只是对layer_base的一个简单实例化，因此这里着重分析layer_base类。　　首先，给出layer_base类的基本结构框图：　　一、成员变量　　由于layer_base是这个

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（9）——partial_connected_layer层结构类分析（下）

在上一篇博文中我们着重分析了partial_connected_layer类的成员变量的结构，在这篇博文中我们将继续对partial_connected_layer类中的其他成员函数做一下简要介绍。　　一、构造函数　　由于partial_connected_layer类是继承自基类layer，因此在构造函数中同样分为两部分，即调用基类构造函数以及初始化自身成员变量： partial

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（8）——partial_connected_layer层结构类分析（上）

在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕，包括卷积层、下采样层、全连接层，在这篇博文中主要有两个任务，一是整体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程，二是继续我们的类分析，这次需要进行分析的是卷积层和下采样层的公共基类：partial_connected_layer。　　一、卷积神经网络的工作流程　　首先给出经典的5层模式的卷积神经网络LeNet-5结构模型：

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（7）——fully_connected_layer层结构类分析

之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析：　　一、卷积神经网路中的全连接层　　在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果：　　LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（6）——average_pooling_layer层结构类分析

在之前的博文中我们着重分析了convolutional_layer类的代码结构，在这篇博文中分析对应的下采样层average_pooling_layer类：　　一、下采样层的作用　　下采样层的作用理论上来说由两个，主要是降维，其次是提高一点特征的鲁棒性。在LeNet-5模型中，每一个卷积层后面都跟着一个下采样层：　　原因就是当图像在经过卷积层之后，由于每个卷积层都有多个卷积

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（5）——convolutional_layer类结构信息之其他成员函数

在上一篇博客中我们介绍了convolutional_layer类的基本结构及其成员变量、构造函数的相关信息，在这篇博文中我们对其中剩余的其他成员函数进行分析。首先把convolutional_layer类的结构图给出来：　　可见，convolutional_layer类除了构造函数之外，还有另外两部分成员函数，一部分负责定义当前卷积层与前一层之间的连接关系，另一部分则完成convolu

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（4）——convolutional_layer类结构信息之成员变量与构造函数

在之前的博文中我们已经对tiny_cnn框架的整体类结构做了大致分析，阐明了各个类之间的继承依赖关系，在接下来的几篇博文中我们将分别对各个类进行更为详细的分析，明确其内部具体功能实现。在这篇博文中着重分析convolutional_layer类。convolutional_layer封装的是卷积神经网络中的卷积层网路结构，其在主程序中对应的初始化部分代码如下：　　可见在测试程序中我们构

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（3）——层间继承关系

在上一篇博文中我们顺利将tiny_cnn的程序调试通过，在这篇博文中我们尝试从整体角度给出对tiny_cnn这个深度学习框架的解读，重点论述一下其各个层直接类封装的继承关系。　　一、卷积神经网络快速入门　　tiny_cnn作为卷积神经网络的一种实现形式，在探讨其框架结构之前，首先需要简要介绍一些卷积神经网络相关的知识。首先，给出经典卷积神经网络的网络结构：　　这个是经典的LeN

使用AppJail配置网络并创建tiny jail（未成功）

创建tiny jail成功了，但是网络配置这块，jail里只能ping通外面，而无法pkg更新软件。本文章是这篇文章Jail管理器AppJail的使用@FreeBSD-CSDN博客的网络篇。首先host主机配置pf防火墙参考这里：Packet Filter - AppJail Handbook 在/etc/rc.conf文件中添加 pf_enable="YES"pflog_enab

【YOLO改进】换遍MMDET主干网络之SwinTransformer-Tiny（基于MMYOLO）

SwinTransformer-Tiny SwinTransformer-Tiny是Swin Transformer模型的一个轻量级版本。Swin Transformer是微软亚洲研究院在2021年提出的一种新型的视觉Transformer，它通过引入移位窗口（Shifted Windows）的概念，实现了层次化的特征表示和线性的计算复杂度，使其在各种视觉任务中都取得了出色的性能。 SwinT

tiny-Tcmalloc（高并发内存池）

项目地址（绝对可运行）一. 初识高并发内存池 1、项目介绍当前项目是实现一个高并发的内存池，它的原型是google的一个开源项目tcmalloc，tcmalloc全称Thread-Caching Malloc，即线程缓存的malloc，实现了高效的多线程内存管理，用于替代系统的内存分配相关的函数（malloc 、free）。 2、项目所需的知识 C/C++、数据结构（链表、哈希桶）、

A tiny introduction to asynchronous IO

http://www.wangafu.net/~nickm/libevent-book/01_intro.html

Tiny_Yolov1_VOC2007目标检测

Tiny_Yolov1_VOC2007目标检测相较于YOLO模型，Tiny_YOLO版本将网络压缩了许多，不管是训练还是移植速度都比较快，更加适用于业界应用。文章目录 Tiny_Yolov1_VOC2007目标检测一、 Tiny_Yolov1结构二、VOC2007数据集上的训练过程三、模型检测效果四、深入思考五、源码六、相关链接一、 Tiny_Yolov1结构网络输入

Windows搭建php文件管理服务Tiny File Manager并发布至公网可访问

文章目录 1. 前言2.Tiny File Manager网站搭建2.1.Tiny file manager下载和安装2.2 Tiny file manager网页测试2.3 内网穿透工具下载安装 3. 本地网页发布3.1 Cpolar云端设置3.2 Cpolar本地设置 4. 公网访问测试总结 1. 前言今天，笔者就为大家介绍一款只有两个文件的php文件管理工具，Tiny

YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images

摘要由于以下因素，从航拍图像中检测物体面临着重大挑战：1）航拍图像通常具有非常大的尺寸，通常有数百万甚至数亿像素，而计算资源有限。2）物体尺寸较小导致有效信息不足，无法进行有效检测。3）物体分布不均匀导致计算资源浪费。为了解决这些问题，我们提出YOLC（You Only Look Clusters），一种基于无锚点目标检测器CenterNet的高效且有效的框架。为了克服大规模图像和非均匀物体分

1.Chinese Tiny LLM_ Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model

文章目录摘要一、背景二、预训练数据统计信息数据处理模型架构三、SFT四、Learning from Human Preferences五、评估数据集和指标训练过程和比较分析安全性评估中文硬指令理解与遵循评价六、结论 https://arxiv.org/abs/2404.04167https://github.com/Chinese-Tiny-LLM/Chinese-Tiny

tiny-cnn配置

windows-64 and vs2013 and opencv-3.1.0.exe 参考链接: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50573841 http://blog.csdn.net/linshuhe1/article/details/51177487 项目配置: 右键解决方案-属性-配置属性

context augmentation and feature refinement network for tiny object detection的一些理解

abstract 本文提出了一种结合增强上下文和细化特征的特征金字塔，将多尺度扩张卷积得到的特征自上向下融合注入特征金字塔，不同上下文信息，引入通道和空间特征细化机制，抑制多尺度特征融合中的冲突形成，防止微小目标消失在冲突信息中，此外提出了一种copy-reduction-paste的数据增强方法，该方法可以增加微小对象在训练过程中损失的贡献，确保训练更加均衡。直接重点！！！本文是针对F

10月29日晚8点，国产开源物联网操作系统TencentOS tiny线上直播开讲

10月15日，腾讯正式宣布，将旗下两大开源项目—轻量级物联网实时操作系统TencentOS tiny和企业级容器编排引擎TKEStack（均待更名）捐赠给开放原子开源基金会。未来这两个项目将在基金会进行孵化，通过开放治理，连接更加丰富的开源生态，与国内外开发者共同打造云原生及物联网领域的开源标杆。此次腾讯捐献的两个项目分别聚焦当下最热门的云原生及物联网技术领域，自宣布开源以来，获得了大量开发者

腾讯向开放原子开源基金会捐赠TencentOS tiny、TKEStack两大项目

10月15日，腾讯正式宣布，将旗下两大开源项目——轻量级物联网实时操作系统TencentOS tiny和企业级容器编排引擎TKEStack（均待更名）捐赠给开放原子开源基金会。未来这两个项目将在基金会进行孵化，通过开放治理，连接更加丰富的开源生态，与国内外开发者共同打造云原生及物联网领域的开源标杆。图：项目捐赠仪式据了解，开放原子开源基金会是致力于开源产业的全球性非营利公益机构，是中国首个

00X基于Jetson Nano+yolov4-tiny的目标检测

本节将详细介绍如何在Jetson Nano平台上搭建基于YoloV4-tiny模型的对象检测系统。说在最前面，本篇文档的许多内容来自多篇技术文档，我只是结合自己的学习经历，进行了加工和组合 1.1 Why Yolo V4-tiny？在介绍具体内容之前，首先说明为何选用YoloV4-tiny这个模型。其实原因也很简单，就两个。一是该模型是Jetson Nano自带的，不用单独安装了，使