即时-C/C++开发转向Menoh：CPU和ONNX支持的DNN推理

资源摘要信息:"具有CPU，C++，ONNX支持的DNN推理：即时-C/C++开发" 知识点: 1. C++编程语言：本资源描述了一个C++编写的DNN（深度神经网络）推理库，这表明了C++在机器学习领域的适用性和高效性。C++以其高性能和灵活性在系统编程和应用开发中占据重要地位。 2. DNN推理：深度神经网络（DNN）是机器学习中一种先进的算法，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中。推理指的是使用已经训练好的模型对新的输入数据进行预测的过程。 3. ONNX支持：ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的生态系统，允许开发者以开放标准的方式使用不同深度学习框架训练的模型。本资源提到的库支持ONNX，意味着用户可以将ONNX模型应用于推理任务中，这对于跨框架的模型部署和迁移具有重要意义。 4. CPU支持：该资源提到了CPU的支持，说明推理库可以在普通的CPU上运行，无需依赖专用的GPU资源。这为那些没有GPU支持的用户提供了使用深度学习模型的可能。 5. MKL-DNN库：资源中提到MKL-DNN（Math Kernel Library for Deep Neural Networks），这是英特尔推出的一款高性能深度神经网络库。它专为深度学习优化了多核心处理器，进一步提升CPU上的深度学习性能。 6. Protocol Buffers：这是谷歌开源的一个数据序列化协议，用于数据的序列化和反序列化，即数据结构和网络传输的数据格式的转换。本资源提到的库依赖于Protocol Buffers，表明它可能在与外部系统的通信或配置上使用了这一技术。 7. 麻省理工学院执照：本资源提到该DNN推理库是在麻省理工学院执照下发布的。这意味着该库遵循MIT许可证，这是一种广泛使用的自由和开源软件许可证，用户可以免费使用、修改和分发代码。 8. 项目弃用与替代品推荐：资源中连续多次警告用户不建议使用名为"Instant"的项目，并推荐改用"Menoh"。这可能意味着"Instant"项目已经不再维护，或者出现了更好的替代产品。用户在选择使用时应考虑最新的技术发展和社区支持。 9. 构建和执行命令：资源中提到在根目录中执行特定命令来构建项目，这涉及到软件开发中的构建系统和环境配置知识。对于想要使用此库的开发者来说，了解如何在自己的系统上执行这些命令，以及这些命令是如何工作的，是必须要掌握的技能。 从以上信息中可以看出，该资源对于C++开发者以及在深度学习、机器学习领域寻求使用CPU进行模型推理的用户来说，提供了技术上的参考和实践指导。