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    atitit.产品console 日志的aticonsole 方案处理总结

     

    1. 主要原理流程 1

    2. 调用代码 1

    3. 内部主要实现 1

    3.1. 放入消息 1

    3.2. 读取消息 2

     

     

    默认可以console做日志。。

    但是有些需要多行文本框做log

     

    1. 主要原理流程

    LinkedBlockingQueue  把消息放入。。

    一个ui线程读取消息。。使用阻塞模式。。

     

    2. 调用代码

     

    prjatimail  /AtiSkinSwing

    axnew AccTester(threadCount);

    ax.msgboxC=new ConsoleBox(textArea);

     

    注入msgbox来实现放入消息,,构造textarea来实现写出消息。。

     

     

    作者:: 老哇的爪子 Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com

    转载请注明来源: http://blog.csdn.net/attilax

     

     

    3. 内部主要实现

    3.1. 放入消息

    msgboxC.put(em + "," + pwd + " 成功\r\n");

     

    public LinkedBlockingQueue<String> rztQueue = new LinkedBlockingQueue<String>();

    public void put(String string) {

    try {

    rztQueue.put(string);

    catch (InterruptedException e) {

    // TODO Auto-generated catch block

    e.printStackTrace();

    }

    }

     

     

    3.2. 读取消息

      private void ini() {

        //msg collect process 

     es_single.execute(new Runnable() {

     

     @Override

     public void run() {

     while (true) {

     // msgStopFlag=true;

     

     if(msgStopFlag)

     {

     jTextArea1.append("\r\n 获取信息timer stop");

     break;

     }

     try {

     //final int n = i;

     core.sleep(300);

     String v = null;

     try {

     v = rztQueue.take();

     catch (InterruptedException e) {

     

     e.printStackTrace();

     }

     jTextArea1.append("\r\n" + v + " !");

     //jTextArea1.paintImmediately(jTextArea1.getBounds());

     jTextArea1.setCaretPosition(jTextArea1.getText()

     .length());// 滚动到底端

     catch (Exception e) {

     e.printStackTrace();

     }

     

     }

     

     }

     });

     

     

    }

    转载于:https://www.cnblogs.com/attilax/p/5963719.html

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  • 将来的AI产品将采样海量数据,如果将数据传输到数据中心的计算机中处理,将导致整个网络难以负荷。因此,更多的公司逐项使用边缘计算来削减不断上升的数据管理成本。这款GreenWaves生产出来的GAP8植入到IoT应用的...

    将来的AI产品将采样海量数据,如果将数据传输到数据中心的计算机中处理,将导致整个网络难以负荷。因此,更多的公司逐项使用边缘计算来削减不断上升的数据管理成本。

    最近嵌入式视觉开始应用于工业领域,主要是因为现在的嵌入式视觉开始可以解决一些实时数字视频流。这种快速部署低成本的嵌入式解决方案为实际应用提供了更广阔得解决方案。

    在众多可选择得处理器中,GreenWaves将生产出来的GAP8植入到IoT应用的无线传感设备中,即可做到在传感器中处理数据。

    这款处理器可以捕捉,分析,分类并根据丰富的数据源(例如图像,声音,雷达,红外线或震动)进行融合。
    同时,GreenWaves也提供了一些工具来协助芯片的开发设计。

    GAP8应用了基于RISC-V的平行超低功率(PULP)。PULP作为一个开源计算平台,向开发者提供了社区和一套完整的工具链,有助于集成商更快地开发出创新定制嵌入式解决方案。
    在这里插入图片描述

    GAP8架构:

    1.IO外设用于连接捕获外界信号的装备(相机,麦克风等)和控制设备。
    2.用于控制,通信和安全功能的结构控制器核心
    3.8个经过结构优化的内核集群,和一个HWCE(卷积硬件加速器),可以执行矢量化和并行化算法。

    GAP8中又两种级别的内存:
    1.较大的二级,所有处理器和DMA单元均可访问
    2.两个较小的一级,一个用于FC,另一个由所有的集群核心共享。

    在开始使用板子前,我们首先要在Linux上安装SDK,SDK中提供了可以在GAP8 IoT的应用处理器上编译和运行的app。

    SDK中提供了支持GAP8的所有必须的工具和OS

    详细安装说明在添加链接描述

    其中需要注意的是,按步骤安装时要确保Linux上执行python --version时应该是python3的版本,如果不是需要安装后,然后set一下python版本

    sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.4 1
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2`
    

    之后run一下:

    sudo update-alternatives --config python
    

    然后把python3设置成默认:

    sudo update-alternatives  --set python /usr/bin/python3.6
    

    安装好sdk后我们就要开始测试板子啦~ 如果没有的话也没关系,gap_sdk里提供了一个gvsoc,这是一个虚拟平台,模拟了声音图像等采集系统,可以做simulation。如果要使用的话进入目录cd ~/gap_sdk,然后make gvsoc就可以了。

    现在在gvsoc上测试一下自己之前的配置是否成功了:

    虚拟平台还可以转储VCD轨迹,该轨迹显示随时间变化的几个组件的状态,例如内核的PC(程序计数器),DMA传输等。与指令轨迹相比,它提供了更好的概览。
    这里选择vcd激活,一旦平台运行,它将在build文件夹中生成一个名为all.vcd的VCD文件, 该文件是包含所有信号值的原始文件。
    另一个名为view.gtkw的文件已生成,可以使用GTKwave打开。 这是一个脚本文件,它将使用最有趣的信号设置视图。 启用VCD跟踪时,将在模拟开始时显示要执行的命令。

    cd ~/Downloads/gap_sdk/examples/pmsis/helloworld
    make clean all run platform=gvsoc runner_args="--vcd"
    

    如果在板子上运行:

    make clean && make PMSIS_OS=freertos platform=board io=host all -j && make platform=board io=host run
    

    然后就能看到输出了:

    *** PMSIS HelloWorld ***
    
         Entering main controller
         [32 0] Hello World!
         Cluster master core entry
         [0 7] Hello World!
         [0 0] Hello World!
         [0 4] Hello World!
         [0 5] Hello World!
         [0 3] Hello World!
         [0 1] Hello World!
         [0 2] Hello World!
         [0 6] Hello World!
         Cluster master core exit
         Test success !
         Detected end of application, exiting with status: 0
         Loop exited
         commands completed
    

    关于这里的option,可以在添加链接描述

    第二章讲一下如何利用虚拟平台运行测试程序,和如何得到一个GAP可用的神经完了过模型。

    展开全文
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    接讲上文
    本章及后文将讲到如何generate一个可以部署到GAP上的神经网络模型

    如果没有硬件板的话,这里先举例介绍一下如何使用用于分析GAP程序的完整系统模拟器GVSOC。
    首先进入gap_sdk下的目录
    cd ~/gap_sdk/examples/pmsis/features/cluster/cluster_fork
    完成以后make all run platform=gvsoc runner_args="--vcd"
    运行以后可以看到这个:
    在这里插入图片描述

    复制下来粘贴到运行,就会弹出来这个窗口:
    在这里插入图片描述

    这样我们就可以看到chip里面发生了什么,这里的option选项runner_args='--vcd'就是告诉gvsoc使用Gtkwave来查看execution traces.

    会使用GVSOC之后,正式开始介绍,如何使用sdk中提供的工具链,如何得到一个可以在GAP8上运行的神经网络

    首先看一下整体流程:
    在这里插入图片描述
    图中绿色方块的就表示我们在这个任务中所需要用到的工具,蓝色的表示不同工具generate出的不同文件,只有橘色的是使用者需要提供的部分。

    这个流程图中最重要的就是AutoTiler,它需要一个模型描述“AutoTiler",这个.c文件,包含了对神经网络拓扑结构的描述,并且包括了对NN参数的量化策略。

    这里多嘴一句什么叫模型量化。所谓量化就是对一个连续信号进行采样得到多个离散值,从float tensor到quant tensor意味着它是通过牺牲精度而压缩了信息。我们通常使用的神经网络模型通常参数多,计算量大,内存占用多。有很多模型量化的算法,这里我们将使用的是能部署到GAP上的模型量化方法。

    因此NNTool就可以简化”AutoTile模型“的生产,它从交互式命令行界面从TFLite获取描述,并将所有层和参数转换为AT模型描述。它可以与已经量化的TFLite模型配合使用,并将量化信息转换为AutoTiler“语言”,或者与未量化的浮动图和一些样本输入数据一起使用,可以计算量化校准。 借助AutoTiler内核的内部python实现,NNTool还可以提供一种在移植到平台之前测试模型的简便方法。

    接下来开始走一遍使用流程:
    我们使用sdk/examples/nntool/visual_wake这个例子来说明如何使用这些工具
    相关githubl链接 Visual Wake Words with TensorFlow Lite Micro
    这个项目中的model_quantized.tflite这个文件是我们需要用到的,先使用git clone下载到工作目录。

    要明白.filte这个格式是干什么的,首先看一下Tensorflow官方文档
    TFLite是一个为了将深度学习模型部署在移动端和嵌入式设备的工具包,使用的整体流程如下:

    在这里插入图片描述

    要转换成.lifilte这个格式,只需要一个常规的Tensorflow模型,你可以用pre-trained
    model或者一个你自己训练的模型。如何训练模型不在此文讨论范围之内。需要注意的是,TensorFlow
    Lite并非支持所有模型的转换,请注意它的兼容性。有一些pre-trained
    model可以在这里找到
    当然在这里我们只需要关注Convert这一步就可以了,它负责将TensorFlow训练好的模型转化并输出为我们这里需要的.tflite文件。在转化的时候同时完成了对网络的优化,如quantization。如果使用的是自定义模型,请使用TensorFlow
    Lite转换器和几行Python将其转换为TensorFlow
    Lite格式。如何Convert在这里
    得到.tflite这个文件后,就可以开始了

    一. nntool:

    • 首先进入visual_wake这个项目cd ~/VWW

    这个目录下已经准备好了一个.tflite文件
    开始使用工具nntool,就可以进入命令行, 如果失败了的话重新配置一下sdk.

    • 然后open model_quantized.tfliteb -q进行模型导入

    如果目标模型已经在tflite转换过程中进行了量化(即inference_type = QUANTIZED_UINT8),则需要-q,告诉框架也加载存储在flatbuffer中的量化信息。如果还未进行量化参考下一节Quantization。

    TFLite执行内核将HxWxC顺序用于激活,将CoutxHxWxCin顺序用于过滤器。 另一方面,Autotiler以及因此的GAP执行内核使用CxHxW激活和CoutxCinxHxW过滤器。 此外,为了提高内核的效率,Autotiler使用融合层(例如,卷积后跟池化,并且ReLU可以由单个AT层ConvPoolRelu执行)。 由于这些原因,要生成兼容的AT模型,nntool必须应用图形转换并匹配Autotiler功能:

    • 接着adjust
      导入模型后,我们需要开始转换为与AutoTiler兼容的对象的过程。 首先要做的是调整张量尺寸:Autotiler处理CxHxW激活张量和CoutxCinxHxW权重,而导入的TFlite张量按HxWxC和CoutxHxWxCin顺序排列

    • fusions这个命令有两个选项 fusions [--scale8] [--pow2]
      接下来的事情是在图中找到可以由Autotiler使用优化内核实现的子结构
      重要信息:融合类型(scale8 vs pow2)必须与将要执行的量化方案相匹配(参阅下一节Quantization)。 如果出于任何原因要更改方案,则需要重新打开原始graph并再次执行融合步骤。 注2:仅当输入图尚未量化时,才支持16位量化方案。

    • 现在网络已经准备就绪,除了图层参数的常量张量文件之外,还可以生成AT模型文件:gen ATModel.c -t -T ~/VWW

    • 最后在退出shell之前保存nntool的状态文件save_state /path/to/write/to/

    • 查看网络结构以及每一层的参数/操作数量,以及应用于它们的量化方案:show或者qshow

    • 现在所有模型的信息都可以通过 open file.json来查看,或者直接在linux shell 中查看nntool file.json

    • 此时,可以将nntool图转换为Autotiler模型格式:
      nntool -g path/to/nntool_model_state.json -M /path/to/model/dir -m Autotiler_model_file.c -T path/to/tensors/dir

    Quantization:

    要在GAP平台上运行,必须使用Autotiler支持的方案之一对模型进行量化:
    8位量化:类似于tensorflow精简量化,但针对对称计算内核(Autotiler)。如果输入的tflite图已经被量化,则将自动应用此方案:只需将量化规范转换为与对称内核匹配的格式即可。
    16位量化:此方案针对PowerOf2量化,即每个张量被解释为带符号的16位Qm.n定点矢量,其中m个整数位和n个十进制位。这种方法可以带来更好的精度结果,但是需要付出2倍的内存占用和将近2倍的延迟增加。
    如果导入的tflite图以浮点执行为目标,则nntool可以执行训练后量化步骤,为网络提供一组校准数据,可以在该数据上收集激活的最小/最大范围统计信息:

    未完待续

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    伴随着被镀产品的发展而发展,同时又对被镀产品质量的提高起着重要作用,其特有的装饰性、防护性及多功能赋予了被镀产品多种新的功能,能够更好地满足工业和人们日常生活的需要,是被镀产品在激烈竞争中占领市场的重要支撑。电镀工业已经成为我国重要的加工行业之一,在国民经济中占有举足轻重的地位。

    据粗略统计,全国现有电镀生产企业约15000多家,与电镀生产企业配套的企业数百家,形成了5000多条不同规模的生产线,年生产能力达到3×109㎡以上的电镀面积。近十年来,民营电镀企业发展迅速,但企业规模普遍较小,年电镀能力超过105㎡的企业不足500家,大多数企业使用的技术和设备较为陈旧,生产线一般为半机械化和半自动化控制,少数仍然是手工操作。

    从行业分布上,电镀企业中约有33.8%分布在机器制造工业,20.2%在轻工业,5-10%在电子工业,其余主要分布在航空、航天及仪器、仪表工业。从电镀品种上讲,我国电镀加工中涉及最广的是电镀锌、铜、镍和铬,镀锌占45-50%,镀铜镍铬占30%,氧化铝和阳极化占15%,电子产品镀铅、锡和金银等贵重金属约占5%。

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    电镀行业是全球三大污染工业之一。我国电镀行业目前迅速发展,也带来的电镀废水对环境污染的问题相当严重,全国电镀行业每年生产废水约有40亿吨,严重加剧水资源短缺,制约电镀行业在我国的可持续发展。对电镀行业实行清洁生产,改变镀液组成部分,清洗方法及设备改造以减少废水排放量和污染物浓度。

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    电镀废水主要包括酸碱除油废水、镀件漂洗水,废槽液,冷却水等,一般分为含氰废水,废水(20—70mg/L),重金属废水(20—100 mg/L),酸碱等三种废水系统。废水流量随生产规模和生产工艺而异。

    工艺流程

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    工艺特点

    设备运行稳定:本系统设备均采用PLC控制,减少人为干预因素。使设备故障率降到最低,保障生产设备的连续运行。

    监测点布置合理:针对含氰废水特点,设两级PH检测仪器。含铬废水设置ORP电位仪。各个水池设置液位反馈仪器等。做到全方位、全流程监测。

    运行费用低:吨水处理费用为:5.50-6.00元,远远低于目前主流处理工艺的费用。

    操作简单:本设备采用集成化控制系统,避免异地操作的发生,操作简便易行。

    出水标准高:本系统出水可稳定达到《GB21900-2008》表3标准。

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    来源:爱我环保学社

    专利技术 贝彩智造

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