ai开发平台可以干什么

虽然清楚知识需要靠时间沉淀，但在看到自己做不出来的题别人会做，自己写不出的代码别人会写时还是会感到焦虑怎么办？ 你是否也因为自身跟周围人的差距而产生过迷茫，这份迷茫如今是被你克服了还是仍旧让你感到困扰？来分享一下吧！ 我就读了几天书，就这样了。

在现代商业环境中，企业需要不断开发和更新软件来满足市场需求和客户要求。 然而，传统的软件开发过程通常需要大量的时间和资源，使得企业难以快速响应市场变化。这时候，低代码开发平台就成为了解决方案。 运用低代码开发平台，你可以不使用任何代码工具， 在很

目录索引 一、 前言 二、 技术选型 三、 业务关系图 四、 数据库关系图 五、 视频中台源代码 六、 视频中台功能明细 七、 模型测试功能展示 7.1新增本地算法 7.2上传测试图片 八、 算法服务二次开发流程（赠送算法模型） 九、 实现代码及部署说明 十、 其他功能展示 10.1

全功能AI开发平台是一个综合性的平台，旨在支持各种人工智能（AI）应用的开发、部署和管理。这些平台通常提供一系列工具、库和服务，以帮助开发者、数据科学家和工程师创建和操作各种类型的AI应用。以下是全功能AI开发平台通常提供的一些功能和特性 ： 数据管理：提

安防视频集中存储EasyCVR视频汇聚平台，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。平台能提供视频存储磁盘阵列、视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联、H.265自动转码等功能。为了便

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢本篇章主要讲解什么是 RKNPU 。 RKNPU 硬件层 RKNPU 驱动层 RKNPU 的驱动层是连接上层应用和 RKNPU 硬件的桥梁。驱动层的主要作用是将应用程序需要推理的内容提交给 RKNPU 进行计算，从而加速神经网络的训练和推理过程。具

随着数字化转型的加速，越来越多的企业开始认识到应用开发的重要性。然而，传统的应用开发方式往往需要耗费大量的时间和资源，而且开发周期长，难以满足企业的快速需求。在这样的背景下，Low Code Platform(低代码平台)应运而生，为企业提供了一种更加高效、灵活和可靠

今天想和大家分享的是：仪酷LabVIEW AI视觉工具包的VI简介，如介绍内容有误，欢迎各位朋友们帮忙纠正~ 已经安装好的AI工具包位于程序框图-函数选板-Addons-VIRobotics-opencv_yiku，内容包括：Mat类型（矩阵）的操作、摄像头采集、图片文件读写、基本算子、视频读写、神经网络调

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢本篇章主要介绍如何使用高通平台 SNPE 运行 MTCNN 。 高通平台的 SNPE （ Snapdragon Neural Processing Engine ）

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢 本篇将给大家介绍什么是嵌入式AI。

AI智能分析网关包含有20多种算法，包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。将网关硬件结合我们的视频汇聚/安防监控/视频融合平台EasyCVR一起使用，可以实

目录 一. CUDA安装 二. cuDNN安装 三. TensorRT安装 3.1 Pycuda安装 四. TensorFlow安装 五. PyTorch安装 六. DeepStream安装​​​​​​​ ​​​​​​​6.1 安装依赖软件 ​​​​​​​6.2 安装DeepStream SDK ​​​​​​​6.3 运行DEMO ​​​​​​​七. Multimedia API安装 ​​​​​​

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随着科技的发展，人工智能将会是以后的主流方向，ai绘图、chatgpt高科技先后出台，都获得了火爆的发展，因此想借着势头开发一款主打ai绘图的app+小程序 一、前期准备 1、选定技术框架 因为后面需要多平台发布，而尽可能减少开发成本，因此选定了uniapp框架作为开发框架，

在7月6日举办的“低代码+AI”产品战略发布会上，普元智能化低代码开发平台正式发布。该平台融合了普元自主研发的专有模型，同时也接入了多款AI大模型的功能。它提供了一系列低代码产品，包括中间件、业务分析、应用开发、数据中台和业务流程自动化等，旨在简化企业

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢本篇章主要讲解 RKNN-Toolkit2 API 详细说明。 在使用 RKNN Toolkit2 的所有 API 接口时，都需要先调用 RKNN() 方法初始化 RKNN 对象，当不再使用该对象时，通过调用该对象的 release() 方法进行释放。 初始化 RKNN 对象时，可以设置

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢 RKNN-Toolkit2 目前支持 Caffe 、 TensorFlow 、 TensorFlowLite 、 ONNX 、 DarkNet 、 PyTorch 等模型的加载转换，这些模型在加载时需调用对应的接口，以下为这些接口的详细说明。