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随着移动云计算和边缘计算的快发展，以及人工智能的广泛应用，产生了边缘智能(Edge Intelligence)的概念。深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中，但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算，例如剪枝、量化、卷积核分解等。但是这些技术在实际应用非常复杂，并且可能导致模型精度的下降。在移动云计算或边缘计算中，任务卸载技术可以突破移动终端的资源限制，减轻移动设备的计算负载并提高任务处理效率。通过任务卸载技术优化深度神经网络成为边缘智能研究中的新方向。Neurosurgeon: Collaborative Intelligence Between the Cloud and Mobile Edge这篇文章提出了协同推断的**，将深度神经网络进行分区，一部分层在移动端计算，而另一部分在云端计算。根据硬件平台、无线网络以及服务器负载等因素实现动态分区，降低时延以及能耗。本项目给出了边缘智能方面的相关论文，并且给出了一个Python语言实现的卷积神经网络协同推断实验平台。

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神经网络的实现，包括bp神经网络和rbf神经网络

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java客户端与matlab服务器之间的简单socket通信

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Models and examples built with TensorFlow

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系统分析与设计小组作业

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Extend cloud computing, data and service seamlessly to edge devices.

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毕设小项目，后端都写到一个py文件里了。适合flask入门练手

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一个用于监控OpenStack虚拟机，前期提供监测CPU、内存、网口和磁盘等，使用libvirt获取相关信息，使用flask和ajax 和boostrap构建实时监控，使用mongodb实现数据存储####同时希望大家提出宝贵意见，欢迎学习交流，如果你喜欢该项目，请star或者fork一下，你的主动将是我前行的动力####

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实现基本视频压缩编码，包括I帧帧内压缩和P帧帧间压缩。I帧帧内压缩实现RGB和YUV颜色空间互相转换，离散余弦变换(DCT for Discrete Cosine Transform)和反离散余弦变换，量化和和反量化，Huffman编码和解码；P帧帧间压缩实现运动估计和运动补偿

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