1. 概述介绍Intel® DevCloud 提供了两种集成开发环境： • 裸机部署的开发环境为Jupyter*。它有两个版本：Jupyter Lab和Jupyter Notebook，默认情况下启动Jupyter Lab，开发者也可以切换到Jupyter Notebook。基于裸机开发环境开发者可以用命令行的方式在它们上面提交任务，编译代码，执行代码等。 Jupyter Lab：打开Bu
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1年前
1.概述介绍这篇文章主要介绍Intel® DevCloud的注册和登录流程。账号注册还是相当流畅的，大致需要五步就可以完成账号注册和激活。注意：注册时网速太慢会有中途卡顿，需要些耐心。 Intel® DevCloud账号注册完成之后会拥有如下权限： • 下载开发工具和代码 • 向开发者支持社区发布问题 • 为内容添加书签以接收有关更新的通知2. 注册与登陆2.1 注册流程在主页点击“Enroll”
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1年前
使用OpenVINO™优化和部署DenseNet模型并在DevCloud上完成性能测试
概述 Intel® DevCloud for the Edge支持在英特尔的硬件平台上主动构建原型并试验面向计算机视觉的AI 工作负载。其硬件平台托管在云环境中，专门用于深度学习，用户可以全面访问这些硬件平台。用户可以使用Intel® OpenVINO™工具套件以及CPU、GPU和VPU和FPGA的组合来测试模型的性能。Intel® DevCloud使用Jupyter* Notebook直接在we
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2年前
概况介绍 Intel® DevCloud平台为每个注册用户提供独立的沙箱运行环境，并构建了完整的软件栈，开发者登录后不需要对环境做任何配置，不用担心软件之间的兼容问题，即可使用浏览器随时随地访问Intel® DevCloud上的算力资源、官方提供的丰富教程和参考实例。 “开箱即用”的用户体验，想开发者所想！ Intel® DevCloud容器化应用部署平台已经上线，开发者可以在丰富的边缘节点上运行
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2年前
本文转载自OpenCV学堂 YOLOX模型ONNX格式说明 我记得大概是在去年七月份的时候我写过一篇文章是介绍YOLOX+OpenVINO推理的，下载YOLOX的ONNX格式模型（github上可以下载） https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntime https://github.com/Megvi
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2年前
