词法分析

Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍Linux Python SDK 的使用方法。 网络类型支持：图像分类，物体检测 硬件支持： Linux x86_64 CPU Linux x86_64 Nvidia GPU 语言支持：Python 3.5, 3.6, 3.7 Release Notes 时间 版本 说明 2021.8.23 1.0.0 第一版！ 快速开始 1.

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Plain Text 复制 1 检查版本 2 gcc -v 3 g++ -v 软件包安装 Plain Text 复制 1 yum install gcc 2 yum install gcc-c++ 禁用系统自带的nouveau模块 检查nouveau模块是否加载，已加载则先禁用 Plain Text 复制 1 lsmod | grep nouveau 没有blacklist-nouveau.conf

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使用命令下载： wget -c https://bce-doc-on.bj.bcebos.com/bce-documentation/HOSTEYE/hosteye-linux.deb -O hosteye.deb 或者使用命令 curl -L https://bce-doc-on.bj.bcebos.com/bce-documentation/HOSTEYE/hosteye-linux.deb -

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llback videoArrivalCb, int observerId) 介绍 设置预览视频帧到达回调 设置视频到达C#接口, 当有视频帧到达时，通过videoArrivalCb C#上报应用层， 应用层可对视频进行处理渲染等 参数 参数 类型

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C++示例 示例目录结构 系统配置文件描述 模型配置文件描述 C++示例运行 编译 执行 C++接口调用 CxxConfig PaddlePredictor Tensor 示例目录结构 Shell 复制 1 edgeboard-191: ~/workspace/PaddleLiteDemo # ls 2 C++ README.md configs python res C++ : C++语言编写的demo

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C++示例 示例目录结构 Shell 复制 1 edgeboard-191:~/root/workspace/PaddleLiteDemo # ls 2 C++ README.md configs python res C++ : C++语言编写的demo 源码 python : python语言编写的demo 源码 configs : 存放了示例运行需要的配置文件 res : 存放了模型相关文件和图片文件

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config/yolov3/screw.json //执行yolov3模型视频预测程序 C++接口调用 具体详情请查看API文档 C++接口文档 C++ API C++ 复制 1 CreatePaddlePredictor 2 template <typename ConfigT> 3 std::shared_ptr<PaddlePredictor> CreatePaddlePredictor

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C++示例 示例介绍 1.1 classification示例目录结构 1.2 detection示例目录结构 1.3 yolov3示例目录结构 1.4 sample_video示例目录结构 连接设备 运行示例 3.1 本地图片预测 3.2 摄像头视频预测 C++接口调用 4.1 FPGA预处理接口 4.2 预测库接口 python接口调用 5.1 python接口目录结构 5.2 安装和使用 5.3

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