- AI Agent开发第81课-企业AI落地15大陷阱与破局之道
TGITCIC
AIAgent开发大全人工智能AI落地企业AI落地大模型落地企业大模型落地
1.技术至上:忽视业务融合1.1业务需求驱动的本质AI项目的核心价值在于解决业务痛点,而非技术炫技。某银行通过成熟的人脸识别技术将坏账率降低15%,其成功源于对业务场景的精准把握。技术选择必须基于业务需求的优先级排序,而非单纯追求算法复杂度。当零售企业用AI优化供应链时,其目标是提升库存周转率0.5个百分点,而非发表顶会论文。1.2技术与业务的错位某科技公司投入千万研发智能客服系统,最终因响应准确
- 树莓派上 基于Opencv 实现人脸检测与人脸识别
土拨鼠不是老鼠
C++opencv人工智能计算机视觉
一,需求基于树莓派4b,usb1080p摄像头,实现人脸检测与人脸识别。尝试了海陵科的模组和百度的sdk。海陵科的模组无法录入人脸,浪费了100多块钱。百度的sdk在树莓派上也无法录入人脸,官方解决不了。最后只能用opencv自己实现,因为只要实现最简单检测和识别就行,不在乎准确率。经测试opencv能满足基本要求,这里整理下思路。二,(1),加载模型并实例化Ptr和Ptr对象。树莓派4bopen
- 树莓派实验——人脸识别
Rounie
opencvpython计算机视觉
importnumpyasnp#导入numpy科学计算库importcv2#导入OpenCV函数库#装载人脸识别特征文件face_cascade=cv2.CascadeClassifier('/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt.xml')cap=cv2.VideoCapture(0)
- 3516cv610的aiisp效果
张海森_168820
音视频
3516cv610的aiisp效果1.图像增强(AI+ISP协同)亮点:动态范围提升(AIHDR):比纯ISP的线性HDR更自然,减少鬼影;智能降噪(AINR):在低照/夜间噪点压制更干净,纹理保留好;颜色还原:色彩更接近人眼感知,尤其在人脸区域处理更出色;AI自动曝光/白平衡:识别场景特征(如人脸、车牌)优先调整曝光区域,实际效果更“智能”;适用场景:人脸识别入口、夜视监控、强背光场景示例提升前
- 【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议(MVIPIT 2025)
诗远Yolanda
图像处理计算机视觉考研视频机器学习论文阅读
一、会议信息大会官网:www.mvipit.org官方邮箱:
[email protected]会议地点:辽宁沈阳主办单位:东北大学会议时间:2025年9月27日-9月29日二、征稿主题集中但不限于“机器视觉、图像处理与影像技术”等其他相关主题。机器视觉:视觉中的统计机器学习;立体视觉标定;几何建模与处理;人脸识别与手势识别;早期视觉和生物学启发的视觉;光流法和运动追踪;图像分割和图像分类;基于模型的视觉
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大!很长一段时间MegaFace的效果都上不去,就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候,如果不对数据集的噪声和属性有一点了解,对训练结果可能会有误判,甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大,有的时候选择一个noise比例极高的大数据集,效果还不如选择一个clean的小数据集呢,可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- Python dlib(HOG+SVM)人脸识别总结
程序媛一枚~
人脸识别python支持向量机开发语言读书笔记人脸检测识别
Pythondlib(HOG+SVM)人脸识别总结面部标志检测dlib68点(HOG+SVM),194点人脸识别模型,包括口(外嘴唇,内嘴唇),鼻,眉毛(左右眉),眼睛(左右眼),下鄂5点面部标志检测器(左眼2点,右眼2点,鼻子1点)面部对齐更高效眨眼检测ear眨眼瞬间达到0疲劳驾驶检测—连续帧ear面部对齐眼睛连线反正切获取旋转角度,期望图像眼睛横长度计算比率左眼计算右眼相对坐标眼睛横中心点作为
- ubuntu系统的树莓派人脸识别视频(转载哔哩哔哩)
qq_39717490
ubuntu音视频linux
树莓派进阶玩法|人脸识别项目教程_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1uv4y1g7aB?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f9b5cbd9734c647ef133bdde5c02cfd4,视频播放量34013、弹幕量29、点赞数690、投硬币枚数247、收藏人数1968
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 基于OpenCV-python的人脸识别系统
transuperb
完整代码opencvpython人工智能
importsysimportosimporttkinterastkfromtkinter.ttkimportStyleimportnumpyasnpimportcv2fromPILimportImageTk,ImageDraw,ImageFontfrompanel.models.tabulatorimportthemefromModelimport*fromtkinterimportttk,fi
- 零基础学 OpenCV + Python 图像处理:手把手带你做人脸识别(附代码+典型案例)
猫头虎
#Python专栏opencvpython图像处理计算机视觉AIGCAI编程人工智能
零基础学OpenCV+Python图像处理:手把手带你做人脸识别(附代码+典型案例)关键词:opencv-python、opencv图像处理、opencv人脸识别代码python、python安装opencv库亮点提示:本文面向零基础读者,手把手教你从环境搭建到实战应用,一步步深入,让你快速掌握OpenCV+Python图像处理与人脸识别技术。文中附带完整示例代码与典型案例,可直接复制、运行与深度
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十三:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸识别检测流程详解
一起搞IT吧
数码相机算法计算机视觉android人工智能图像处理
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十三:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸识别检测流程详解目录一、背景二、:FFD算法libcvface_api.so人脸识别检测流程详解2.1:FFD初始化2.2:FFD人脸识别检测process2.3:setFdAlgoInfo2.4:FFD卸载
- Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍
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【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之三:一张图片的人脸识别过程原理这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍目录一、背景二、:Camera相机领域人脸识别2.1:影像相关基础知识2.1.1pipeline简介2.1.2Raw阈图像处理2.2:Camera相机人脸识别2.3:
- Camera相机人脸识别系列专题分析之七:MTK ISP6S平台FDNode流程FdNodeImp.cpp调试手段及客制化dump,跳帧,开关,使能,异步控制等等
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数码相机人工智能图像处理android
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之六:MTKISP6S平台人脸识别fdnode流程FdNodeImp.cpp详解这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之七:MTKISP6S平台FDNode流程FdNodeImp.cpp调试手段及客制化dump,跳帧,开关,使能,异步控制等等目录一、背景二、:FDNode客制化2.1:F
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十四:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸属性(年龄,性别,肤色,微笑,种族等)检测流程详解
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数码相机算法计算机视觉android人工智能图像处理
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十四:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so人脸属性(年龄,性别,肤色,微笑,种族等)检测流程详解目录一、背景二、:FFD算法libcvface_api.so人脸属性检测流程详解2.1:FFD初始化阶段2.2:FFD人脸属性检测process2.3:fd_algo_
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- 人脸识别python实现源码(功能丰富)
张沙姗
人脸识别python实现源码(功能丰富)去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/此仓库提供了一组基于Python的人脸识别源码,利用dlib库的先进面部识别功能构建而成,并具备深度学习特性。以下是对该资源的详细介绍:功能特点在Wild标记的LabeledFaces数据集上实现99.38%的准确度。提供简单的命令行工具,支持以下功能:在图像文件夹中找到出现的所有面孔。获取每个
- python实现面部特效_【AI美颜算法】300行Python实现基于人脸特征的美颜算法
先上效果图:AI美颜人类一直是一个看脸的物种,人人都希望可以变得更美是无可争议的,而美颜类应用的出现拯救了所有人,从此人类进入了美(照)颜(骗)时代。。。。。每次写技术blog都要写一堆废话引言,现在懒得写,大概就是美颜很重要,美女主播靠它活,没了它大部分妹子不敢发朋友圈blabla。美颜算法的基础是人脸识别技术,市面上的美颜应用普遍使用了CV科技类公司的人脸识别(特征点提取)接口:MeituKi
- 计算机视觉入门:OpenCV 人脸识别与手势控制系统全解析
高山仰星
计算机视觉opencv人工智能
1.引言计算机视觉(ComputerVision)是人工智能的重要领域,而OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是最常用的开源计算机视觉库。它广泛用于图像处理、人脸识别、目标检测、手势识别等多个应用场景。本教程将详细介绍OpenCV的核心概念,并通过人脸识别的门禁系统和手势识别的智能控制系统这两个案例,帮助你掌握OpenCV的实际应用。2.OpenCV介绍与
- python深度学习毕业设计项目选题汇总
kooerr
毕业设计python毕设
文章目录1前言1.1选题注意事项1.1.1难度怎么把控?1.1.2题目名称怎么取?1.2开题选题推荐1.2.1起因1.2.2核心-如何避坑(重中之重)1.2.3怎么办呢?2选题概览3项目概览题目1:图像隐写算法研究与实现题目2:Django股价预测可视化系统题目3:大数据招聘数据可视化系统题目4:深度学习车道线检测题目5:深度学习交通车流量计数系统题目6:深度学习遮挡下的人脸识别题目7:深度学习照
- 《计算机科学与应用》遮挡人脸识别技术综述
hans汉斯
深度学习人工智能计算机视觉目标跟踪算法人机交互机器学习
作者信息王晓彤,韩金颖*,王俊兴,李振乾:北华航天工业学院计算机学院,河北廊坊基金信息北华航天工业学院2023年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2023-32)导读人脸识别作为一种非接触、便捷的生物识别技术,在安防、金融、身份认证等领域得到广泛应用。然而,面部遮挡会导致关键特征丢失,严重影响识别性能,成为该领域的重要挑战。针对这一问题,当前研究主要从两个方向展开:一是改进人脸识别算法本身,
- 班车出行服务的功能特点和技术选型实战避坑事项
Alex艾力的IT数字空间
IT类项目管理经验及方法论java开发语言python架构小程序uni-app图像处理
一、员工移动端功能特点实时车辆定位与到站预测员工可通过APP查看班车实时位置、预计到达时间,支持地图导航功能,减少候车焦虑。部分系统集成GPS/北斗定位和电子围栏技术,车辆偏离路线时自动报警。预约与票务管理支持长期预约、临时改签、次票/月票购买,部分系统提供“亲属购票”功能。支付方式多样化,包括微信/支付宝、企业补贴扣款、数字人民币等。身份验证与安全管控支持二维码扫码、人脸识别、刷卡等多种验证方式
- 【python实用小脚本-109】人脸识别系统实战:从基础实现到性能优化
Kyln.Wu
Pythonpython开发语言opencv
一、代码功能解析1.核心功能概述本代码实现了一个基于face_recognition库的人脸识别系统,能够从已知人脸库中识别出输入图像中的人物身份,主要功能包括:已知人脸特征编码存储未知图像人脸检测与编码人脸特征匹配与身份识别结果可视化展示2.关键模块深度解析(1)已知人脸编码模块defget_encoded_faces():encoded={}fordirpath,dnames,fnamesin
- 深度学习笔记16-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
boooo_hhh
深度学习机器学习pytorch
目录前言一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测3.模型评估五、总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport
- 手把手教你用Python实现高可用人脸识别系统:从理论到实战全解析
AI_DL_CODE
AI赋能:Python人工智能应用实战人工智能基础:AI基石python人脸识别人工智能OpenCV计算机视觉特征提取图像识别
摘要:本博文围绕计算机视觉领域热门的人脸识别技术,深入阐述如何基于Python结合OpenCV、face_recognition等开源库,构建一个完整且实用的人脸识别系统。从环境搭建、数据采集与预处理,到核心算法实现、多场景应用,再到系统优化与挑战分析,均进行了细致讲解,并辅以丰富代码示例与运行效果展示。旨在帮助读者深入理解人脸识别技术原理,掌握实际开发技能,同时为进一步优化和拓展系统功能提供思路
- 【图像处理入门】10. 计算机视觉基础:从人脸识别到文档矫正
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理计算机视觉人工智能CV算法opencvpython
摘要本文聚焦计算机视觉经典应用场景,带你实现人脸识别、文档扫描矫正和目标跟踪三大项目。通过Haar级联分类器、透视变换、CamShift算法等技术,结合OpenCV实战代码,掌握从特征检测到图像几何变换的完整流程,将图像处理知识升级为计算机视觉工程能力。一、项目1:基于Haar级联的人脸识别系统1.技术原理Haar级联分类器通过级联多个简单的Haar特征强分类器,快速检测图像中的目标(如人脸)。核
- 基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现
YOLO实战营
YOLOui目标检测目标跟踪深度学习
1.项目背景与意义随着智能安防、智能监控、人机交互等领域的快速发展,人脸识别与跟踪技术受到了广泛关注。它不仅在安防监控系统中用于身份认证与异常检测,也在智能门禁、自动考勤和营销系统中发挥重要作用。传统的人脸检测多依赖Haar级联或基于特征的检测方法,准确率和鲁棒性有限。深度学习方法,尤其是YOLOv8等先进目标检测框架,实现了实时且高准确度的人脸检测。同时,结合人脸识别(身份验证)和多目标跟踪,可
- 【OpenCV人脸识别】基于深度学习(Dlib+HOG特征)的人脸识别——QT(C++)+Linux
1.人脸检测工具概述1.DlibDlib是一个开源的C++机器学习和计算机视觉库,用于解决多种任务,包括图像处理、计算机视觉、机器学习、数据分析等。Dlib提供了一系列工具和算法,可用于开发各种应用,从人脸检测和识别,到对象检测、形状预测、图像分类等。以下是Dlib主要的特点和功能:人脸检测和识别:Dlib提供了高性能的人脸检测器,基于HOG特征和深度学习模型。它还包括面部关键点检测和人脸识别的功
- dlib库快速构建人脸识别
概念:引入自2002年以来,DavisKing一直是dlib的主要作者。dlib为每个类和函数提供了完整的文档说明。同时还提供了debug模式,打开debug模式后,开发者能够调试代码,查看变量和对象的值,快速定位错误点。不依赖第三方库,就是这么高傲。因此我们无需安装和配置,并且在windows,MacOS,Linux系统上轻松驾驭。截止2022年5月12日,github上已有个11.1Kstar
- 鸿蒙开发实战之Function Flow Runtime Kit优化美颜相机AI流水线
harmonyos-next
一、架构设计突破针对美颜相机复杂的AI处理流程,FunctionFlowRuntimeKit实现三大创新:异构计算流水线CPU+GPU+NPU三端任务自动分配人脸识别→皮肤检测→背景分割→滤镜渲染四阶段并行智能调度策略二、核心代码实现importfunctionFlowfrom'@ohos.functionFlowKit';//定义处理节点constnodes=[{id:'face_detect'
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
dcj3sjt126com
PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后