【机器学习】OpenCV

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355）

Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355））引言：正文：一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源数据实时融合与清洗1.2跨市场数据关联（风险传导分析

青云交·2025-07-24 06:24

机器学习—交叉验证

1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率”，学习器在训练集上的误差称为“经验误差”或“训练误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们需要的是泛化误差低的学习器，但是我们只能习得一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器。然而，如果学习器把训练样本的自身的一些特点当做了所有潜在样本都具有的一般性质，会导致泛化性能下降，这称为“过拟合”，相对的“欠拟合”是指对样

hwang_zhic·2025-07-24 05:49

PyTorch深度学习工具箱整理总结

Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。

前网易架构师-高司机·2025-07-24 05:48

FFmpeg——视频拼接总结

最近需要做一个关于视频拼接的内容，需要将两个视频合成一个视频，使用opencv的话需要将视频读上来然后再写到文件了，这个会很消耗时间也没有必要。

windxgz·2025-07-24 05:47

计算机毕业设计——springboot的准妈妈孕期交流平台

近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解

·2025-07-24 04:14

【bug】 jetson上opencv无法录制h264本地视频

在JetsonOrinNX上无法使用opencv直接录制h264/h265视频流（h264格式的视频流才能在浏览器播放）解决：软件编码：需要源码编译opencv1.环境准备pipuninstallopencv-pythonsudoaptinstallbuild-essentialcmakegitpython3

lxmyzzs·2025-07-24 04:42

【bug】global loadsave.cpp:241 cv::findDecoder imread_(‘xxx‘):: can‘t open/read file

问题OPENCV读取图片报错（win11）[WARN:[email protected]]globalloadsave.cpp:241cv::findDecoderimread_('xxx.png'):can'topen

lxmyzzs·2025-07-24 04:41

Python机器学习：从零基础到项目实战

目录第一部分：思想与基石——万法归宗，筑基问道第1章：初探智慧之境——机器学习世界观1.1何为学习？从人类学习到机器智能1.2机器学习的“前世今生”：一部思想与技术的演进史1.3为何是Python？

Yuner2000·2025-07-24 03:06

数据集标准化:软件2.0的基石工程

数据集标准化,软件工程,数据质量,机器学习,人工智能,数据治理,数据可信度1.背景介绍在当今数据爆炸的时代，数据已成为企业和组织的核心资产。

AI大模型应用之禅·2025-07-24 02:01

系统学习图像算法Day.9——OpenCV学习——形态学滤波

形态学滤波定义：在我们图像处理中的形态学，往往指的时数学形态学——是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。形态学基本操作：膨胀、腐蚀膨胀dilate介绍：膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度讲，膨胀就是讲图像与核进行卷积。核与图像卷积，即计算核覆盖的区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样会使图像中的高亮区域逐渐增长。函数调用举例：Matimage=imread("

敏而好学无止境·2025-07-24 02:27

OpenCV Mat UMat GpuMat Matx HostMem InputArray等设计哲学

一、概览：GpuMat对应于cuda；HostMem可以看作是一种特殊的Mat，其存储对应cuda在主机分配的锁页内存，可以不经显示downloadupload自动转变成GpuMat（但是和GpuMat并无继承关系）；UMat对应于opencl的存储Matx指代常量Mat，编译时即确定：InputArray则是一种代理模式。注意，InputAray和MatUMatGpuMatMatx等无继承关系！

我是李武涯·2025-07-24 02:26

Day9: OpenCV学习（一）—— 图像基础

、包文章目录系列文章目录前言一、安装和导入1.安装二、图像认识1.图像2.图像分类三、基础图像操作1.图像读取2.图像显示3.图像裁剪4.图形尺寸修改5.图像保存6.图像绘制7.视频捕获即显示总结前言OpenCV

·2025-07-24 02:26

【OpenCV+Cpp】day04图像混合

【OpenCV+Cpp】day04图像混合文章目录【OpenCV+Cpp】day04图像混合前言一、理论——线性混合操作二、相关API三、代码演示前言继续记录C++图像处理的学习过程，学习课件参考B站OpenCV_C

·2025-07-24 02:55

Python 现代时间序列预测第二版（五）

md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十七章：概率预测及更多在整本书中，我们学习了生成预测的不同技术，包括一些经典方法，使用机器学习以及一些深度学习架构

绝不原创的飞龙·2025-07-24 01:51

OpenCV直线段检测算法类cv::line_descriptor::LSDDetector

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该类用于实现LSD(LineSegmentDetector)直线段检测算法

村北头的码农·2025-07-24 00:44

OpenCV稠密光流法可直接运行的例程（python）

#dense_optical_flow.pyimportcv2importnumpyasnpimportargparsedefdense_optical_flow(method,video_path,params=[],to_gray=False):#读取视频cap=cv2.VideoCapture(video_path)#读取第一帧ret,old_frame=cap.read()#创建HSV并使

indrrra·2025-07-24 00:14

云服务器性能优化全攻略：CPU、内存、磁盘IO调优实战

无论是高并发网站、实时数据分析还是机器学习训练，优化云服务器性能都是开发者必须掌握的核心技能。本攻略将从CPU调度、内存管理、磁盘IO三个维度，结合Linux系统特性和实际场景，提供可落地的优化方案。

Gloria歌洛莉亚·2025-07-24 00:12

OpenCV-光流估计

文章目录一、光流估计介绍1.光流估计的基本概念2.光流估计的原理3.光流估计的前提4.OpenCV中的光流估计算法5.参数设置与调整二、代码实现三、注意事项OpenCV中的光流估计是计算机视觉领域中的一项重要技术

·2025-07-23 23:12

AI 驱动自动化运维平台架构与实现

AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。

大富大贵7·2025-07-23 23:37

初识opencv

文章目录1.什么opencv，它的优势点2.opencv安装和环境配置3.了解数字图像的基本概念：像素、彩色图像、灰度图像、二值图像、图像算数操作4.练习numpy中array的基本操作5.练习图像的加载

·2025-07-23 19:16

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama（一）

在这样的背景下，Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路，极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。

开源技术探险家·2025-07-23 15:20

机器学习之——认识机器学习

首先，什么是机器学习？参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

-睡到自然醒~·2025-07-23 15:17

Epoch

在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。

老兵发新帖·2025-07-23 14:15

Python --- day 10 Opencv模块的使用

系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习，这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块，大家以理解为主，增强自己的编程思维，再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。

AnAn__kang·2025-07-23 14:44

机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理

提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数

·2025-07-23 14:11

车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径

第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。

百态老人·2025-07-23 13:37

过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强

Ryan_sz1·2025-07-23 13:49

数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层

优秘智能UMI·2025-07-23 11:24

聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML

近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具

CSDN资讯·2025-07-23 10:18

阿里云态势感知和安骑士有什么区别？

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士

阿腾云·2025-07-23 09:00

c++读取文件中图像信息并用opencv展示

#include#include#include#include#include#include#include//usingnamespacestd;usingnamespacecv;//字符串分割函数,std::vectorsplit(std::stringstr,std::stringpattern){std::string::size_typepos;std::vectorresult;s

送分童子笑嘻嘻·2025-07-23 08:16

「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化

目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_

胖达不服输·2025-07-23 08:29

数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。

一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte

zzywxc787·2025-07-23 07:56

喷丝板检测软件上位机开发

2、机器视觉检测孔洞识别：使用OpenCV的HoughC

深圳市由你创科技·2025-07-23 07:25

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn

以山河作礼。·2025-07-23 06:53

机器学习算法之回归算法

一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念‌‌线性回归算法是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。‌线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量（y）和一个或多个自变量（x）之间的关系。其基本形式为y=wx+e，其中w是权重，x是自变量，e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。

福葫芦·2025-07-23 06:52

7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建

机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。

MD分析·2025-07-23 06:50

pytorch图像分类全流程（二）

、转Tensor、归一化，可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理，当然这里有个小坑，transforms.Compose()只接受pillow格式的图像，不能拿opencv

前人栽树,后人乘凉·2025-07-23 06:49

如何使用 OpenCV 打开指定摄像头

例如，在多摄像头环境中，当使用OpenCV的cv::VideoCapture类打开摄像头时，如果不指定摄像头的ID，可能会随机打开系统中的某个摄像头，或者按照设备连接的顺序打开第一个可用的摄像头。

·2025-07-23 03:33

支持向量机SVM

支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。

李昊哲小课·2025-07-23 01:52

高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解

高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。

码字的字节·2025-07-23 00:15

OpenCV引擎：驱动实时应用开发的科技狂飙

而**OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）**作为全球最活跃的开源计算机视觉库，正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计，成为驱动实时应用开发的

芯作者·2025-07-22 22:57

机器学习初学者理论初解

这些“智能”背后，都藏着一位隐形高手——机器学习（MachineLearning）。一、什么是机器学习？简单说，机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。

Mikhail_G·2025-07-22 21:51

Embedding与向量数据库

1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），

玖月初玖·2025-07-22 21:20

2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱

7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医

影浮科技ImageFlow·2025-07-22 19:05

在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系

在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理

·2025-07-22 19:08

迁移学习：知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式

一、核心定义与基本概念迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习范式，其核心思想是：将源领域（SourceDomain）学到的知识迁移到目标领域（TargetDomain），以提升目标任务的性能

大千AI助手·2025-07-22 18:04

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术

·2025-07-22 17:26

【技术工具】python人员照片简介批量对照（千人级）

要实现根据照片上的工号批量添加人员姓名和工号到照片上，可以按照以下步骤操作（使用Python+PIL/Pillow+OpenCV+pytesseract）：解决方案步骤准备数据创建人员信息表（CSV格式

Allen_Lyb·2025-07-22 14:06

Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密

目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四

程序员_CLUB·2025-07-22 13:34

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