ncnn
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ncnn git：https://github.com/Tencent/ncnn
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。
功能概述
- 支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计算部分分支
- 无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架
- 纯 C++ 实现，跨平台，支持 android ios 等
- ARM NEON 汇编级良心优化，计算速度极快
- 精细的内存管理和数据结构设计，内存占用极低
- 支持多核并行计算加速，ARM big.LITTLE cpu 调度优化
- 整体库体积小于 500K，并可轻松精简到小于 300K
- 可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储，可导入 caffe 模型
- 支持直接内存零拷贝引用加载网络模型
- 可注册自定义层实现并扩展
- 恩，很强就是了，不怕被塞卷 QvQ
以上是ncnn git上的介绍。接下来介绍如何跑example。
我直接下载的该项目，然而在我windows10+vs2013电脑上出现一些，莫名其妙的问题，没能编译。然后在issue里找到了这个：
https://github.com/guozhongluo/ncnn-vs2015-examples-demo
这个工程时VS2015的（接下来会讲如何用vs2013运行），需要配置opencv。
下载这个代码后，首先要对工程进行配置。
（1）配置为Release x64工程
（2）包含目录：
需要配置ncnn中的include文件和opencv的include文件
（3）库目录：
配置依赖的opencv lib的存放路径，我直接放在release中了，所以配置如下
（3）连接器输入
这个根据你的opencv版本确定后面的数字，我的是V2410，所以如下
（4）把你连接器输入配置的lib文件以及对应的dll放置在配置的库目录下（一定要使用与x64 release匹配的库文件）
（5）把运行需要的模型文件放置到运行目录下（release目录），下面黑色框中是模型文件，红色框是依赖的库文件，蓝色的框是运行需要的测试图像文件（随便从网上下载的）
OK，配置完了，可以项目生成试试了，如果你不是vs2015，一定没法生成，如果是vs2013可以按照以下博客进行修改配置，
vs2015解决方案在vs2013下运行方法
配置完成后，重新生成，生成时，我这里又报了很多错误，筛选了以下，基本都是关于
net.h中#if NCNN_STRING
和mat_pixel.cpp中std::min std::max相关的问题。
我的解决方案是：
（1）定义类似宏
NCNN_STRING的文件platform.h中宏定义改为以下（就是把true改为了1），解决了第一个类型的错误：
#ifndef NCNN_PLATFORM_H
#define NCNN_PLATFORM_H
#define NCNN_STDIO 1//true
#define NCNN_STRING 1//true
#define NCNN_OPENCV 1//true
#endif // NCNN_PLATFORM_H
#define NCNN_PLATFORM_H
#define NCNN_STDIO 1//true
#define NCNN_STRING 1//true
#define NCNN_OPENCV 1//true
#endif // NCNN_PLATFORM_H
（2）mat_pixel.cpp中，include后加using namespace std，然后将所有std::min std::max换成min和max。
修改后继续重新生成，生成成功，没有问题了。
从网上下载了一个cat和dog的图片，放置在x64/release路径下
双击ncnn.exe运行，运行结果
图片左上角显示分类结果
波斯喵
run time:0.47100(windows7 i5-6500CPU)
猎狐汪
好啦，大功初成。
大家尝试运行的时候可能还会出现其他问题，不过仔细判断，一个个都能解决的。祝顺利。
旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境，以支持学习、使用和贡献开源项目。
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