- Android Native 回调 Java/JVM
BrainZou
Androidjavaandroid开发语言
背景网络上大部分文章都是JNI的编写,但是一些情况下在so里面,也有Native调用回Java的场景,文章相对较少。而且如果照着一些文章写的,可能会出现写的c的每一行代码都执行了,但是Java层就是没执行等奇奇怪怪的问题。做项目时也遇到过这些坑,特总结如下。部分代码//TestJNI.ktclassTestJNI{init{System.loadLibrary("test")initTest()}
- PaddleOCR面板恢复python脚本--针对pdf的面板恢复
zsh669
paddlepaddleocr百度pythonpdf
问题在做一个项目的时候,使用PaddleOCR提供的模型,实现对图片或者pdf进行面板恢复,并保存为.docx文档。但是,官方的文档只提供了针对图片进行面板恢复的python脚本,没有提供pdf进行面板恢复的python脚本,官方只提供了pdf面板恢复的命令行使用方法,因此,我去看了PaddleOCR的源码,将命令行方法转换为python脚本准备工作环境配置和文档请参考:\ppstructure/
- Deepseek 组合落地都是王炸
qqxinxi
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思维即资产,模型是股东。有了Deepseek模型,思维资产才能增值。Deepseek+kimi自动生成PPTDeepseek+ClineAI编程好帮手Deepseek+剪映一键生成短视频Deepseek+MJ设计师诞生Deepseek+Dify企业快速搭建本地知识库Deepseek+Notion文本知识库Deepseek+Otter一键转会议记录Deepseek+即梦+tripo3D模型分分钟De
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司南锤
PYTHON库python机器学习python开发语言
transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- 【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例
云天徽上
NLPbert人工智能深度学习自然语言处理机器学习numpy信息可视化
安装要安装一个非常轻量级的Transformers库,您可以执行以下步骤:1、打开终端或命令提示符。2、运行以下命令来安装Transformers库:pipinstalltransformers这将使用pip工具从PythonPackageIndex(PyPI)下载并安装Transformers库。请确保您的计算机上已经安装了pip。然后,您可以在Python代码中导入Transformers库:
- 利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换
萧鼎
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- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
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找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- 流行编程语言全解析:优势、应用与短板
a小胡哦
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- 用conda虚拟环境解决py+torch环境问题
SevenZS
Noteanacondapython
要事先安装wheelpipinstallwheelcondainstallnb_conda安装nb_conda这样可以在shell切换虚拟环境启动jupyternotebook后切换到虚拟环境创建虚拟环境condacreate-npython36python=3.6condaactivatepython36加载后再pip安装torch1.4+cu101所有版本torch放在某个文件夹,比如桌面后p
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首尾帧人脸差异检测代码概述本脚本实现了一个简单的视频筛查系统,主要功能是通过比较视频首帧和尾帧中的人脸差异来判断视频是否合格。如果视频中没有人脸或存在其他异常情况,视频将被移动到错误目录中。具体来说,系统包含以下几个主要步骤:加载视频文件:尝试打开视频文件,并读取首帧和尾帧。人脸检测:使用OpenCV的Haar级联分类器检测视频首帧和尾帧中的人脸。人脸提取与标准化:从检测到的人脸区域中提取并标准化
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- JavaScript结构型设计模式---外观模式
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本文主要为没有使用正则表达式经验的新手入门所写。转载请写明出处引子首先说正则表达式是什么?正则表达式,又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法(英语:RegularExpression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索、替换那
- python正则表达式必知必会的基础
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文章目录正则表达式re.match()和re.search()SRE_Matchobjectre.match()re.search()(重点)re.flags小结re.sub()re.split()re.findall()re.fullmatch()re.compile()小结方法分类注意细节正则表达式网站参考资料正则表达式本文主要讲的是正则表达式在python中的简单使用,只介绍关键的几个方法函
- 在conda虚拟环境中安装jupyter lab-----deepseek问答记录
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在Conda虚拟环境中安装JupyterLab的步骤如下:1.创建并激活Conda虚拟环境如果你还没有创建虚拟环境,可以使用以下命令创建一个新的虚拟环境并激活它:condacreate-nmyenvpython=3.x#将`myenv`替换为你的环境名称,`3.x`替换为所需的Python版本condaactivatemyenv2.安装JupyterLab在激活的虚拟环境中,使用以下命令安装Jup
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笔者所修读的专业为物联网工程,物联网工程是一门新兴的、热门的专业,其所涉及的学科更是又多又杂,既有计算机方向的编程语言(如C、C++、Java、Python等)、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等;软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等;硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等;涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
- 深入解析 Poetry:Python 项目依赖管理的新宠,安装、使用及最佳实践
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在Python的世界里,管理项目依赖和虚拟环境一直是一个令人头疼的问题。虽然有pip和virtualenv这样的工具,但随着项目的复杂性增加,它们的局限性也逐渐显露出来。这时候,Poetry作为一个现代化的依赖管理工具应运而生。它不仅解决了项目依赖管理的问题,同时也集成了虚拟环境管理、发布等功能,成为了Python开发者的新宠。Poetry是什么?Poetry是一个用于管理Python项目依赖和构
- 51-31 CVPR’24 | VastGaussian,3D高斯大型场景重建
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2024年2月,清华大学、华为和中科院联合发布的VastGaussian模型,实现了基于3DGaussianSplatting进行大型场景高保真重建和实时渲染。Abstract现有基于NeRF大型场景重建方法,往往在视觉质量和渲染速度方面存在局限性。虽然最近3DGaussiansSpltting在小规模和以对象为中心的场景中效果很好,但由于视频内存有限、优化时间长、外观变化明显,将其扩展到大型场景
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
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- Mockito异常测试实例
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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