人脸识别预测可视化第6页

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

视频高度压缩背后的预测技术

1、引言从20世纪90年代以来，数字音视频编解码技术迅速发展，一直是国内外研究的热点领域。随着5G的成熟和广泛商用，带宽已经越来越高，传输音视频变得更加容易。视频直播、视频聊天，已经完全融入了每个人的生活。视频为何如此普及呢？是因为通过视频能方便快捷地获取到大量信息。但视频数据量非常巨大，视频的网络传输也面临着巨大的挑战。于是视频编解码技术就出场了。具体到实时视频场景，不仅仅是数据量的问题，实时通

音视频开发老马·2025-02-26 07:11

Python常见库的使用

文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2

浪子西科·2025-02-26 07:38

清华大学：DeepSeek-从入门到精通（文件提取附在最后）

核心功能呈现：涵盖文本生成与创作、自然语言理解与分析、编程支持、数据可视化等。使用方法详述：介绍访问平台方式、DeepSeek基本功能、联网搜索与文件上传等操作。从入

浪子西科·2025-02-26 07:38

自动驾驶之BEV概述

所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测，一则可以解决2D到3D的

maxruan·2025-02-26 05:58

Nginx+Promtail+Loki+Grafana Nginx日志展示

通过将Nginx、Promtail、Loki和Grafana结合在一起，你可以实现对Nginx日志的集中化管理、查询和可视化。下面是一步一步的安装和配置过程，详细介绍如何展示Nginx的日志。

·2025-02-26 05:33

AI前端革新金融风控：ScriptEcho助力高效开发

一个强大的风控系统需要能够实时监控、分析并预测潜在的风险，从而保护企业和用户的资产安全。然而，构建和维护这样一套复杂的系统并非易事，尤其是在前端开发方面，面临着诸多挑战。

wangtaohappy·2025-02-26 05:55

Apache Pinpoint工具介绍

其核心功能包括：链路可视化：展示服务间调用关系（调用树、耗时分布）性能分析：定位慢请求、异常错误根源依赖分析：统计服务间流量占比自动化监控：集成Prometheus、Grafana实时告警二、

程序员的世界你不懂·2025-02-26 05:55

【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天，附常见本地部署硬件要求（以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例）

【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天，附常见本地部署硬件要求（以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例）文章目录1、本地部署LLM（以Ollama为例）2、本地LLM

小哈里·2025-02-26 05:25

【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界

文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球，向量坐标就是它们的星际坐标：经度：语义维度（动物/植物/人造物）纬度：情感维度（积极/中性/消极）高度：抽象维度（具体/抽象）#词语向量可视化示例

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:52

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

通过已知的离散数据点，构造一个连续的曲线函数，预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

OmniPlan Pro for Mac 项目管理流程

能被用来优化资源、精简预算快速共享或添加任务，旨在能够帮助您可视化维护和简化项目，包含了自定检视表、阶层式的纲要模式、成本追踪、里程碑、任务限制与相关性、资源分配、时程控制、Gantt图表、违反事项显示

甜于酸·2025-02-25 23:17

基于石川公式法的齿轮时变啮合刚度计算（附带MATLAB代码）

啮合刚度描述了齿轮在啮合过程中的弹性变形和刚性响应，对于预测齿轮传动系统的动力学行为和振动响应非常关键。石川公式是一种常用的方法，用于计算齿轮的时变啮合刚度。

传说里的故事·2025-02-25 23:17

基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义随着科技的发展和校园安全管理的需求增加，人脸识别技术逐渐被引入到校园安全管理中。

2301_79809972·2025-02-25 23:17

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！

诗雨时·2025-02-25 23:15

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

下面是一篇以小明为主角，尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。

山海青风·2025-02-25 23:43

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

数据分析师的日常工作中，发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。

山海青风·2025-02-25 23:42

Code Less, Create More丨AI FOR CODE 创意挑战赛即将开幕！

据Gartner预测，2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。开发者正面临着从“工具使用者”到“AI协同创新者”的身份转移。

小小宇宙中微子·2025-02-25 23:12

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价受诸多因素影响。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

【Unity 城市环境构建插件】Modern City Package 提供各种高质量的建筑、道路、景观、交通工具和环境特效资源，迅速创建一个充满现代感的城市场景

它包含了城市中常见的建筑、道路、景观、交通工具和其他城市环境元素，能够让开发者在短时间内搭建出一个富有现代感的城市环境，适用于游戏、虚拟现实（VR）、建筑可视化等多种项目。

Unity游戏资源学习屋·2025-02-25 20:51

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护

Gartner预测，到2025年将有30%的企业因AI安全漏洞遭受重大损失。本文从数据安全、模型安全、部署安全三大维度，详解AI全生命周期防护技术。

金外飞176·2025-02-25 18:09

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结

Maker~·2025-02-25 15:18

AI 赋能前端开发：ScriptEcho 如何结合低代码/无代码平台引领未来

与此同时，低代码/无代码平台的兴起为前端开发带来了新的可能性，它们通过可视化界面和预构建组件，大大降低了开发门槛，加速了开发流程。

wangtaohappy·2025-02-25 14:12

Did you forget to `#include ＜pybind11/stl.h＞`? Or ＜pybind11/complex.h＞,＜pybind11/functional.h＞

项目场景：基于深度学习的三维点云可视化问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File".

沉迷单车的追风少年·2025-02-25 14:40

DeepSeek预测2030年：全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成，金融、医疗等专业渗透率超 70%

基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息，对未来的发展进行多维度预测，涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域：一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构

未来AI编程·2025-02-25 13:03

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

使用Python实现数组数据转换为Excel表格

引言：数组数据到Excel的转换需求在数据科学和工程中，我们经常需要将Python中的数据转换为Excel格式，以便于数据的可视化、共享和进一步分析。Python提供

嘿何i·2025-02-25 13:01

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

星环科技·2025-02-25 11:16

pytorch模型(.pt、.pth)转onnx模型(.onnx)的方法详解

.pt和.pth只能在pytorch的框架中使用，但是有时我们需要在其他的框架使用模型或者使用模型可视化工具来展示模型（大部分对.pt格式不兼容），这时就需要用到.onnx模型形式来转换了。

墨小傲·2025-02-25 10:12

51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-25 09:10

使用 ML.NET 开发工业预测系统：从数据到智能决策

这些数据不仅可以帮助我们监控设备的健康状况，还能够通过智能分析实现预测性维护、故障检测和生产效率优化等目标。而机器学习技术，尤其是ML.NET，提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。

威哥说编程·2025-02-25 09:35

ProgramHan·2025-02-25 09:05

机器学习实战：从理论到实践

本文旨在通过一个具体的案例——预测房价，来介绍机器学习的基本流程和具体操作步骤。我们将使用Python编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas、Scikit-Lea

静默.\\·2025-02-25 08:34

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

为了确保模型的预测和分析结果准确可靠，需要采取一系列措施来保证数据的完整性和准确性。数据清洗：去除异常值：通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值，确保数据的合理性。

xl.liu·2025-02-25 07:50

Spring Boot嵌入式服务器深度解析：从配置到调优的全方位指南

线程池优化（Tomcat示例）3.2响应压缩配置3.3访问日志配置四、服务器切换实战4.1切换至Undertow服务器4.2Undertow性能优化配置五、容器健康监控5.1Actuator端点监控5.2可视化监控方案六

珠峰日记·2025-02-25 05:34

企业知识库重塑协作生态与数据价值转化

该工具本质上属于数字体验平台（DXP）的范畴，其核心功能涵盖知识沉淀、权限分级、跨系统集成及数据可视化，支持企业建立从内容生产到价值转化的完整闭环。专家

Baklib-企业帮助文档·2025-02-25 05:34

逻辑回归分类python实例_Python逻辑回归原理及实际案例应用

总结正文在前面所介绍的线性回归,岭回归和Lasso回归这三种回归模型中,其输出变量均为连续型,比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量,但是实际中会有'输出为离散型变量'这样的需求,比如给定特征预测是否离职

Zcc四月·2025-02-25 01:40

【QT教程】QT6硬件高级编程实战案例 QT硬件高级编程

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QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-02-25 01:07

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术，其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防：门禁、监控。金融：刷脸支付、身份验证。社交：自动标注、美颜。

mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。一、环境配置首先，确保你已经安装了必要的库。

jackispy·2025-02-25 01:36

基于KNN的鸢尾花分类预测模型

基于KNN的鸢尾花分类预测模型.让机器实现对鸢尾花的分类分析，它会怎么做呢？我们首先列举出可能需要的要素：数据，模型和算法，效果评估。

溪海莘·2025-02-24 23:57

2025预测趋势：AI知识库工具挑选指南

本文将探讨2025年AI知识库工具的预测趋势，并推荐六款精选工具，帮助用户挑选最适合的AI知识库解决方案。

·2025-02-24 23:17

美颜相机1.0

项目开发步骤1界面开发美颜相机界面构成：标题尺寸关闭方式位置可视化2创建主函数调用界面方法3添加两个面板一个是按钮面板一个是图片面板用JPanel4添加按钮到按钮面吧【注意：此时要用初始化按钮面板的方法

清梚不喝粥·2025-02-24 23:53

基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统

步骤1：环境配置安装依赖库：安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集：收集训练用的多个人脸图像（每个用户至少几十张）将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2：训练YOLO模型配置YOLO数据集：创建一个data.yaml文件，配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v

reset2021·2025-02-24 19:29

《看板工具测评：企业如何挑选效率倍增的“神器”？》

[]()看板工具，其概念最早源于20世纪50年代日本丰田生产系统（TPS），最初是一种在生产线上用于控制物料流动的可视化管理工具，旨在减少浪费、提高效率。

·2025-02-24 19:12

长效静态IP为什么持久稳定的奥秘？

可预测性由于静态IP地址不会改变，因此可以预测其行

·2025-02-24 19:08

实现简单的离线人脸识别：C# 结合 OpenCvSharp 和 Emgu CV

今天我们要一起动手实现一个简单的离线人脸识别系统。想象一下，你的应用程序能够识别用户面部并进行身份验证，是不是超酷的？

墨夶·2025-02-24 19:54

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