机器学习+opencv 第5页

ubuntu18安装pyenv

安装依赖sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibboost-all-devlibhdf5-

Ramulet·2025-02-12 17:22

JavaCV进阶opencv图像处理：扫描并识别视频中的二维码

人脸检测识别javacv进阶opencv图像检测/识别系列目录人脸检测识别JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测JavaCV

eguid_1·2025-02-12 17:50

云原生周刊：K8s 严重漏洞

KitOps支持统一打包，将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件，同时提供详细的版本控制，确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok

KubeSphere 云原生·2025-02-12 17:49

如何配置syslog及修改默认端口号

爱编程的喵喵·2025-02-12 17:47

AI基础 -- AI学习路径图

现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例

sz66cm·2025-02-12 16:40

C#调用 opencv cv::Mat 图像, 采用折中方法

C#用于界面的制作要比MFC高效许多，但是有时候为了效率需要用C++程序，这样就涉及到了把C++核心算法程序做成dll，在C#中进行调用。之前有将IplImage*这类结构用于C#调用，整体结构较为复杂，现在我将更方便有效的方法介绍给大家，如果有更好的方法可以分享给我。将C++IplImage图像用C#读取，将C++IplImage图像用C#读取(二)实现机制：当然这里需要注意一个问题，就是转换的

既然如此·2025-02-12 15:39

OpenCV——边缘检测 Canny

边缘检测函数Canny功能描述：运用边缘检测算子对输入图形的边缘进行检测（根据设定好的最大阈值和最小阈值）并将检测到的边缘显示在输出的图像上。参数释义：参数image：输入图像；参数edges：输出（边缘）图像；参数threshold1：边缘检测的第一个（最小）阈值；参数threshold2：边缘检测的第一个（最大）阈值；参数apertureSize：Sobel算子的大小（默认为3X3）；参数L2

&海哥·2025-02-12 15:39

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

探索Dify：开源LLM应用开发平台介绍在快速发展的AI和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify正是在这样的背景下应运而生的。

weixin_40941102·2025-02-12 15:38

图片边缘检测

importorg.opencv.core.Core;importorg.opencv.core.Mat;importorg.opencv.core.Size;importorg.opencv.imgcodecs.Imgcodecs

陈远驹·2025-02-12 15:07

在树莓派5上安装opencv的时候出现报错ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

>>>importcv2AmodulethatwascompiledusingNumPy1.xcannotberuninNumPy2.0.2asitmaycrash.Tosupportboth1.xand2.xversionsofNumPy,modulesmustbecompiledwithNumPy2.0.Somemodulemayneedtorebuildinsteade.g.with'pyb

听说你还在搞什么原创～·2025-02-12 15:03

DeepSeek V3 两周使用总结

DeepSeekV3两周使用总结机器学习AI算法工程2025年01月25日10:10广西向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程2024年12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

OpenCV:C++——边框(copyMakeBorder )和轮廓(findContours ,drawContours)

一、添加边框1、函数声明在OpenCV中，可以使用函数copyMakeBorder为图像设置边界。该函数可以为图像定义额外的填充(边框)，原始边缘的行或列被复制到额外的边框。

通信.萌新·2025-02-12 08:55

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 解决方法

在跑python和OpenCV时有时安装一个新库后就会报错：IntelMKLFATALERROR:Cannotloadmkl_intel_thread.dll。

Hjw_52·2025-02-12 08:20

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

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

琛哥的程序·2025-02-12 07:47

对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析

强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。

一只贴代码君·2025-02-12 02:12

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合）函数式+公式接口（y~x1+x2）核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

OpenCV识别电脑摄像头中的圆形物体

思路步骤初始化摄像头：使用cv2.VideoCapture打开电脑摄像头。处理每一帧图像：对摄像头捕获的每一帧图像进行处理，包括灰度化、高斯模糊、霍夫圆变换等操作。绘制圆形和圆心：如果检测到圆形，使用cv2.circle函数用黄线绘制圆形边缘，用红线绘制圆心。显示结果：使用cv2.imshow显示处理后的图像，并通过cv2.waitKey等待按键事件。代码解释导入必要的库：导入cv2和numpy库

欣然～·2025-02-11 23:12

三、隐语架构

联邦学习：在原始数据不出域的前提下，通过交换中间数据完成机器学习建模，包含

人生相聚两依依·2025-02-11 21:02

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

DataSet：数据挖掘与机器学习应用

DataSet：数据挖掘与机器学习应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.数据挖掘与机器学习的兴起近年来，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，数据的积累为数据挖掘和机器学习提供了丰富的素材

AI天才研究院·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+

caspesjpe·2025-02-11 21:55

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

【机器学习】样本不均衡问题解决策略（欠采样方法总结）

文章目录前言1.没有绝对最好，但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面：2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销，哪些方法更值得试用？（1）推荐方法：综合性能最突出的（2）具体任务导向推荐4.总结：前言在选择欠采样方法时，没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要

又喝真露·2025-02-11 18:05

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-11 16:50

ndk 编译opencv(去除libandroid.so mediandk依赖)

简单的bash运行需要关注的：OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH：opencvcontrib库BUILD_opencv_XXX：添加contrib库后默认是contrib库全部编译，用这个控制需要关闭的

1037号森林里一段干木头·2025-02-11 12:27

Jetson TX2 打开CSI摄像头（避开opencv和gstreamer）

JetsonTX2打开CSI摄像头（避开opencv和gstreamer）简介下载Jetcam用Jetcam打开csi或者usb摄像头简介TX2自带opencv4的库，除非你重新安装opencv，否则gstreamer

zjkyeah·2025-02-11 11:55

向量数据库之Milvus

james二次元·2025-02-11 11:24

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

语义分割结果转labelme标注，本质上是利用opencv的多边形拟合功能，在进行拟合时发现对于中空图形的孔洞区域会拟合出背景区域的多边形，因此需要对背景区域进行计算区分，此代码生成

万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

02.10：机器学习开个头

机器学习不比日语，其对我而言有更加实际且真切的价值。流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。

TheYeah·2025-02-11 09:01

如何利用 AWS 预测分析功能做精准财务规划？

一、AWS预测分析功能简介AWS预测分析主要依托AWSCostManagement（成本管理工具）和机器学习算法，帮助企业更清晰地了解

Anna_Tong·2025-02-11 09:00

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs）的范畴。

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

用于计算机视觉领域的python第三方库_python一些工作用到的第三方库

1、opencv-python：用于实时处理计算机视觉方面的问题。使用NumPy数组。主要对图像的处理。

weixin_39693437·2025-02-10 19:48

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

《Opencv》基础操作

目录一、Opencv简介主要特点：应用领域：二、基础操作1、模块导入2、图片的读取和显示（1）、读取（2）、显示3、图片的保存4、获取图像的基本属性5、图像转灰度图6、图像的截取7、图像的缩放8、图像的旋转

湫ccc·2025-02-10 18:37

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

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