ESP32手势识别部署实现文档
ESP32手势识别部署实现文档项目结构设计本项目实现了在ESP32上部署量化后的手势识别模型。项目采用ESP-IDF框架进行开发，整体架构包括模型加载、数据预处理、推理执行和结果处理等核心模块。 分区表配置系统分区表（partitions.csv）的设计充分考虑了模型部署的需求： 12345# Name, Type, SubType, Offset, Size, Flagsnvs,
模型量化优化技术文档
模型量化优化技术文档量化基础实现在边缘设备部署深度学习模型时，量化是一种重要的模型优化技术。本项目实现了三种不同的量化策略：基础8位量化、层间均衡量化和混合精度量化。 数据准备所有量化策略都需要校准数据集来确定量化参数。以下是通用的数据加载实现： 12345678910111213141516class CalibrationDataset(Dataset): def __init__(se
手势识别数据集处理和模型训练文档
手势识别数据集处理和模型训练文档数据预处理实现图像预处理核心代码123456789101112def preprocess_image(image_path): """ 图片预处理函数: 1. 读取图片并转灰度 2. resize到96x96 3. 归一化到[0,1] """ img = cv2.
ESP32-S3环境配置完整记录
ESP32-S3环境配置完整记录1. ESP-IDF环境搭建1.1 基础安装123456789# 克隆ESP-IDF仓库v4.4版本git clone -b release/v4.4 --recursive https://github.com/espressif/esp-idf.git# 安装工具链cd esp-idf./install.sh# 配置环境变量. ./export.sh 1.2
Ubuntu 系统配置指南
Ubuntu 系统配置指南一、系统工具简介1. 监控工具 Conky: 高度自定义，配置复杂，支持全面监控 Indicator-SysMonitor: 顶部面板显示，轻量简洁 Psensor: 专注温度监控，图形界面 2. 截图工具 Flameshot: GUI工具，功能全面，支持标注 Scrot: 命令行工具，适合自动化脚本 二、Conky 配置1. 基础命令12345678# 安装sudo
Python虚拟环境与深度学习环境配置详细笔记
Python虚拟环境与深度学习环境配置详细笔记1. Python虚拟环境的选择与使用1.1 主流虚拟环境方案详细对比 venv（Python标准库自带） 12345678# 创建环境python -m venv myenv# 激活环境# Windowsmyenv\Scripts\activate# Linux/macOSsource myenv/bin/activate 优点： 轻量级，不占用额
PC端配置ONNX和TensorFlow GPU环境学习笔记 - 实践版
PC端配置ONNX和TensorFlow GPU环境学习笔记 - 实践版1. 深度学习模型格式与部署实践1.1 在PC端运行ONNX模型的主要方法 ONNX Runtime 1234567891011import onnxruntime as ort# 加载模型session = ort.InferenceSession("model.onnx")# 获取输入名称input_n
v2rayN使用笔记
v2rayN使用笔记1. 三种代理模式详解1.1 V3-绕过大陆 (Whitelist) 适用场景：主要访问国内网站，偶尔需要访问被屏蔽的网站 工作原理：只有特定目标（如被墙网站）走代理，其它走本地网络 优点：国内网站访问速度快，按需代理节省资源 1.2 V3-黑名单 (Blacklist) 适用场景：需要代理访问大部分网站 工作原理：默认全部代理，只有明确指定的走直连 实际体验：可能导致某些网
