小小杨树

数据集的质量往往不是那么好，通常伴随着非目标物体的出现进行误标注，或者是需要已标注的数据集进行分类筛选。现在我们简化假设如下任务

现在的深度学习方法集中在如何设计最合适的目标函数，使模型的检测结果更接近真值。同时，一个合适的架构可以充分获取足够的信息以进行预测，但这需要精妙的设计。当输入数据经历逐层特征时空间转换，大量的信息会丢

过完年了返工后想起了小孩子们爱看的葫芦娃救爷爷的动画片，葫芦娃为什么是一个一个前去救爷爷，为什么不等着七个一起去救爷爷。带着这个疑问，我决定今天用数学的角度建模计算下哪种方式救爷爷成功率最高？

在相同的设备中运行，C++ 的运行速度比Python运行速度快了73.8倍。我在Python中丢的面子被我用C++找回来了。重新拾回了男人的尊严！

在jetson设备中内部含有硬件编解码计算单元，我们在上篇文章中已实现了使用ffmpeg模块进行NVENC和 NVDEC进行编解码。后续的测试中我们发现利用硬件编码可以减少jetson设备的CPU利用

在上篇：在jetson中调用NVENC与NVDEC模块进行硬编解码中我们已经实现了调用硬编解码，那么在这篇文章中，我们将详细记录如何在Jetson平台上对FFmpeg实际测试对视频进行硬编解处理

由于实际应用中往往单纯的依靠CPU处理FFMPEG推拉流效率较为低下且在jetson设备中含有硬解码计算单元。那么我们可以充分利用jetson设备中的硬编解码计算单元对FFMPEG重新编译。

FFmpeg是一个强大的工具，它能够实现各种复杂的音视频编解码、转码、流媒体处理等功能。在实际应用中我发现在某些场景下，使用FFmpeg进行推流工作并不是最佳选择。我更倾向于使用socket来实现需求

由于神经网络模型通常较大且计算密集，因此需要大量的计算资源和时间来训练和推理。加速程序可以显著减少训练和推理时间，提高效率，同时降低成本。此外，通过优化神经网络模型的训练和推理过程，可以减少不必要的计