Python常用的序列化工具对比，看哪个性能最好

进制文件，比如word文档，图片，视频，音频等。为了保存和读取这些不同文件，各自都规定了各自的文件格式，这些格式是各自存储的规范。同时为了让保存的文件更小便于传输（比如，视频通过网络传输），各自还通过一些算法对文件数据进行压缩，尤其是图片、视频和音频都各自有很多压缩算法，比如图片

OSI七层模型

信会话。   - 确保数据在不同设备间的顺序正确，管理数据恢复和重传。   - 在视频会议中，会话层可以确保音频和视频流的会话能持续，并在断线时进行恢复。 6. 表示层（Presentation Layer）：    -

5G和AI机器人平台

功能，包括杜比视觉视频捕捉、8K视频录制（每秒30帧）和2亿像素照片，同时捕捉4K HDR视频（每秒120帧）和64MP照片，无快门延迟。硬件加速器利用视频分析引擎（EVA）来处理所有的计算机视觉任务。其他ISP功能包括HEIF照片捕获、慢动作视频捕获和高级视频捕获格式（包括Dolby

如何避免工业物联网实施中的挑战

Mbps的速率和MIMO，以实现无线网络上的无缝视频。 此外，多播技术必须存在于网络的核心层、边缘层和接入层中，以优化操作。网络性能可以通过利用视频系统来进一步提高，该系统通过智能视频分析更有效地使用网络，通过运动和物体检测或警报区域来识别视频流并确定其优先级。 经验和资源有限 ABI

Python基础——PyCharm版本——第二章、数据类型和变量(超详细)

F-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间： 字符 ASCII Unicode UTF-8

onnx模型转换问题

【功能模块】atc --model=$HOME/retinaheadtrt.onnx --framework=5 --output=$HOME/onnx_resnet50 --soc_version=Ascend310将onnx模型转为200dk能用的模型【操作步骤&问题现象】1

ATC模型转换失败

[/usr/local/Ascend/nnae/5.1.RC2.alpha002/x86_64-linux/include/proto/caffe.proto] is not real existed按照CANN推理应用开发快速入门教程，使用ATC对模型进行转换，但是转换失败。

隐式类型转换

C的整型算术运算总是至少以缺省整型类型的精度来进行的。为了获得这个精度，表达式中的字符和短整型操作数在使用之前被转换为普通整型，这种转换称为整型提升。整型提升表达式的整型运算要在CPU的相应运算器件内执行，CPU内整型运算器(ALU)的操作数的字节长度一般就是int的字节长度，同

atc转换模型失败

ATC转换出错

在执行ATC转换时，报以下错误，还请专家帮忙指点一下。下面是我在.bashrc文件中进行的环境配置。下面是执行atc--help输出的结果。

caffe模型转换失败

自定义deconvolution的group不为1的算子，算子编译通过，模型转换失败，报错如下图。

alexnet模型转换问题

这里用Caffe训练了一个Alexnet分类网络，训练时使用的是train.prototxt, 转换时使用的时deploy.prototxt,使用omg转换模型为om时报[ERROR] FMK:2019-08-09-14:27:13.909.258 ParseInput:fram

模型转换报错

开发环境：根据 开发环境与运行环境合设（推荐）-安装CANN软件-环境部署-1.0.13-Atlas 200 DK开发者套件-文档首页-昇腾社区 (hiascend.com) 在Atlas 200 DK 上部署的开发环境在转换模型时报出这样的错误，查了一下是环境变量设置错误，默认

ONNX模型转换错误

用MindStudio工具和命令直接转换结果都是错的，一些Node被当成的输入节点：atc --input_shape="data:1,3,224,224" --input_fp16_nodes="data" --check_report=/root/modelzoo/ResNet18

颜色空间转换问题

在比较早的ssd_demo里有颜色空间转换的代码，但该代码的实现与最新的文档里对IVE创建CSC任务的说明不同。我的问题是原来ssd_demo里的方法在比较新的sdc os版本上是否还能用，新的文档里的接口最低需要什么版本的sdc os。ssd_demo里创建颜色空间转换的url

模型转换总是失败

在使用mindstudio转换onnx模型时，总是失败，onnx模型是用torch转换过来的，想问一下，目前工具链对什么框剪比较友好？最新的工具链那里获取？

GAUSS 100 类型转换

类型转换在执行SQL语句时可能会在同一表达式中混合不同的数据类型，导致执行结果不一致。Gauss100 OLTP提供的类型转换功能会对不同的数据类型进行转换，保持结果的统一。

MindStudio转换问题

我安装的是MindStudio_3.0.1_linux.tar.gz，但是转换界面以及选项和官方手册的不一样，没有选择caffe的选项（打开文件夹识别不到caffe文件）第一张图是我的转换界面 第二张图是官方的

onnx 模型转换问题

【操作步骤&问题现象】    onnx 模型转MindSpore支持的模型时，报错，但是提示转换成功，在安卓端加载模型和推理报错。   1.模型转换日志：安卓端调用推理代码 报错auto status = mSession->RunGraph();错误日志：模型实际输入：请问遇到这种问题怎么分析出现的原因，及解决方案

模型转换出错

问题描述：    如下图所示，我在使用Mind Studio做模型转换时，选择了prototxt文件后就出现了错误： File '/tmp/deploy.json' does not exist    环境：Ubuntu16虚拟机，tools_version=1.32.0.B080