MNN测试程序所用到的模型和测试图片，具体结合MNN学习笔记博客系列第六篇中的代码进行使用： https://blog.csdn.net/sinat_31425585/category_9390512.html

蒸发过程的解耦控制仿真实验平台pdf,蒸发过程的解耦控制仿真实验平台第21卷第l8期 009年9月 系统仿真学报 Sep.2009 curri+ u 采用如下的自逅应辨识算法 (1)X(t-l)e(t) T -Orp: cp Ir LoCx2-3 1) 1-X(t-1)X(t-1) OHF PHF CH (t-1)表示t-1时刻参数的基于强制循环蒸发系统 QHF PHe=QDx2+2PF 的非线性模型的估计 令输出变量n1=xy2=x2,并将上述几式分别带入式 如果e(l)>4△ (1)(

视网膜面CPP 包含使用MNN，NCNN部署的代码包含编译好的linux x86_64（ubuntu20.04）平台下的ncnn，MNN，opencv库，可以直接编译测试，需要修改makefile中的路径包含一个模型可以检测动漫卡通人物的人脸 编译和测试在ubuntu 20.04上进行编译和测试 make Retinaface_NCNN ./Retinaface_NCNN test_carton.list make Retinaface_MNN ./Retinaface_MNN test_car

介绍 MNN是高效且轻量级的深度学习框架。 它支持深度学习模型的推理和训练，并且在设备上进行推理和训练具有行业领先的性能。 目前，MNN已集成到淘宝，天猫，优酷，叮当，仙游等*20多个应用中，涵盖了直播，短视频捕捉，搜索推荐，产品等70多个使用场景。通过图像搜索，交互式营销，股权分配，安全风险控制。 此外，MNN还用于嵌入式设备（例如IoT）上。 MNN的设计原理和性能数据已在发布MLSys 2020中发表。 如果它有助于您的研究，请在您的出版物中引用MNN： inproceeding