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基于springboot的mmall商城系统
项目有1个权限&#…
自学实践前后端项目4 MMall商城 7
一。地址管理
1.前端改为
userAddress 2.
OrderController增加两个需要的元素 3.接口 服务也加上去 4.
在OrderServiceImpl实现层判断是否为新地址再进行保存
//先判断新老地址
if (orders.getUserAddress().equals("newAddress")){//存入数据库UserAddress use…
自学实践前后端项目4 MMall商城 4
一。实现商品详情展示
1.测试获取后台当个商品的信息 2.实现通过点击商品名称和商品图片进入商品详情页面
1）查找出商品信息 2）在前端进行映射 3）设置库存选择限制 判断逻辑
$(function(){//给type绑定点击事件$(".type").click(function () {var index …
B2C购物商城---MMALL商城概览
注意： 商品小图原图缺失后续上传到图片服务器。不影响使用支付宝二维码是支付宝沙箱开发环境生成，不会产生真实交易，若需体验，请下载支付宝沙箱版扫描体验项目仍需优化本项目的完成参考了慕课网happymmall的设计 项目源码在：https://github.com/LiuKay/mmall-kay-Java 前端…
MMall项目完整分析总结
Linux服务器 线上环境： 1.jdk 2.vsftpd 3.nginx 4.mysql 5.tomcat 6.git 7.maven 8.Redis 项目采用Tomcat集群方式: 在此架构图中，nginx使用的是轮询的负载均衡策略。session不交给tomcat自己管理，已经交由左侧的redis分布式…
mace micro 代码分析: netdef 和Graph文件的生成
文件micro_net_def_data.h的内容就是class NetDef的一个对象object: 可以通过分析文件micro_net_def_data.h的byte 内容，分析其意义，理解NetDef文件保存了什么信息。
测试方法：推断一个输入数据
./micro/tools/cmake/cmake-build-host.sh -…
MACE源码解析【GPU内存排布技巧】
前言
在移动端AI推理引擎中，除了一些计算上技巧外，内存排布对效率也是有一定影响的。本篇来浅析一下MACE的opencl模块在内存上有什么讲究，应用了哪些技巧。欢迎留言讨论。
权重的排布
MACE中权重是是由opencl中的image2D对象为存储介质(亦…
小米开源自研移动端深度学习框架MACE
小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士在开源中国开源世界高峰论坛上发表《小米 AI 时代的开源》演讲，并在会上宣布，开源小米自研的移动端深度学习框架 Mobile AI Compute Engine (MACE)。 6 月 28 日，小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士在开源中国开源世界高峰论坛上发表…
小米开源框架MACE 源码阅读笔记
转载自 https://www.jianshu.com/p/7061fd67d419 前扯 在前不久的某高峰论坛上，小米开源了其移动端的深度学习框架Mobile AI Compute Engine（MACE）。这对于很多致力于嵌入式端优化的人来说，无疑是巨大的惊喜（新坑出现&…
Mace-micro引擎编译与测试
官方简介
Mobile AI Compute Engine (MACE) 是一个专为移动端异构计算平台(支持Android, iOS, Linux, Windows)优化的神经网络计算框架。 主要从以下的角度做了专门的优化：
性能 代码经过NEON指令，OpenCL以及Hexagon HVX专门优化，并且采用W…
MACE的环境搭建和工程构建
1. MACE 主页
MACE 的github地址：https://github.com/XiaoMi/mace
小米官方的相关文档：https://mace.readthedocs.io/en/latest/
对开发环境的要求，可以按照以下指令安装相关的包： 2. 安装docker
参照教程：https:/…
MACE的环境搭建——conda实现
1. MACE 主页 MACE 的github地址：https://github.com/XiaoMi/mace 小米官方的相关文档：https://mace.readthedocs.io/en/latest/ 对开发环境的要求，可以按照以下指令安装相关的包： 2. 创建虚拟环境并安装常见的包 (1) 创建虚拟环境…
meterpreter之timestomp命令修改文件MACE时间
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在Android手机上使用MACE实现图像分类
前言
在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中，笔者将会介绍使用小米的开源手机深度学习框架MACE来实现在Android手机实现图像分类。
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小米AI平台MACE的构建和部署
1.准备部署文件
需要准备的部署文件包括头文件(.h), mace库文件(.)，转化后的模型(.a)，这里以resnet18v1-opt.onnx模型为例
1.1. 优化onnx模型
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小米开源框架MACE - 源码阅读笔记一
首先先一目了然看一下其目录结构（这些个源码可以在github上下载到，只要在GitHub搜索mace即可）： 介绍
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小米AI推理框架MACE介绍
MACE 是小米公司自研的移动端深度学习框架 Mobile AI Compute Engine，2017年12月15日于公司内部正式发布。2018年6月28日，在“2018（第十三届）开源中国开源世界高峰论坛”上，小米公司人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士宣…
小米开源AI框架mace编译构建
目录
简介
环境要求
1 安装 Bazel
2 安装Android NDK
3 在Ubuntu16.04下安装Docker（17.09）
构建并运行示例模型
1 拉取MACE项目
2 拉取MACE Model Zoo项目
3 构建通用MACE库
4 将预先训练的mobilenet-v2模型转换为MACE格式模型
编译运行DEMO…