机器学习vs计算机视觉第6页

基于opencv-mediapipe的手势识别

1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(mach

困了不能睡·2024-09-09 21:47

C++ linux下的cmake

配置（基于vscode编辑器）在项目main.cpp同级目录下，创建CMakeLists.txt文件，举例内容如下（需自己配置）：//指定构建项目所需的最低cmake版本cmake_minimum_required

陆地鲨鱼-彻·2024-09-09 17:19

百度飞桨paddle安装包括CUDA,cuDNN,opencv的安装

第一步：创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name：也可以缩写为【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs

小甲学长·2024-09-09 16:13

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

【详解之OpenCV中的findHomography()函数和 cv2.warpPerspective()函数】

在计算机视觉中，单应性矩阵是一个3x3的矩阵，

01_6·2024-09-09 15:06

C++中（Qt）类与命名空间

命名空间vs类命名空间（namespace）:用于组织代码，避免命名冲突。可以包含类、函数、变量等。不能实例化。类（class）:是C++中的一种数据类型，包含成员变量和成员函数。

buling-chen·2024-09-09 15:05

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

方向一：人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能，

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

RedisStack十部曲之二：Redis的核心概念

实现跟踪模式的工作机制统一的键命名空间两种连接方式缓存策略Opt-in模式Opt-out模式广播模式NOLOOP选项避免竟态条件当与服务器失去连接怎么办什么值得缓存流水线请求/响应协议和往返时间（RTT）Redis管道这不仅仅是RTT的问题流水线VS

亻乍屯页女子白勺·2024-09-09 14:25

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

Eureka vs. Nacos:注册中心角色之间的不同特性

此文章简要介绍一下Eureka和Nacos在注册中心功能上规则、功能的不同服务拉取机制这一部分内容我们可以引入两个远程调用最初的问题来引入消费者如何得知提供者信息，包括url，健康状态等？当程序并发量大，提供者以集群部署时，应该如何选择？根据此二问题，衍生出了服务拉取等环节（服务拉取：经过负载均衡的服务调用）也为了应对这样的问题，我们需要一个统一的中介角色，来管理提供者和消费者，并且登记提供者的地

8tydegrees·2024-09-09 12:46

提升开发效率的关键：那些让你事半功倍的编程工具

1.智能代码编辑器：VSCodeVisualStudioCode（VSCode）是

lgbisha·2024-09-09 12:15

Ubuntu: 配置OpenCV环境

开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。

达柳斯·绍达华·宁·2024-09-09 11:35

VSC++：括号对称比较

括号的使用规则：大括号，中括号，小括号{[()]}；中括号，小括号[()]；小括号()；大括号、中括号、小括号、中括号、小括号、大括号{[()][()]}；大括号，中括号，小括号，小括号{[(())]}；大括号，中括号，小括号，小括号{[()()]}；小括号不能嵌套，小括号可连续使用。{[]}、{()}、([])、({})、[{}]、{}、[]、{[}]、[(])都属非法。charaa[]{"[]

智者知已应修善业·2024-09-09 10:00

python系列：[Python]在VSCode中搭建Python开发环境

[Python]在VSCode中搭建Python开发环境[Python]在VSCode中搭建Python开发环境前言安装1.安装VSCode的Python插件2.选择python解释器3.运行代码配置python

坦笑&&life·2024-09-09 10:59

提升工作效率的编程工具：如何选择适合自己的秘密武器

1.VisualStudioCode(VSCode)功能特点：智能代码提示：提供实时的代码自动完成和错误提示。丰富的插件生态系统：支持各种编程语言和工具的插件。内置调试功能：集成了强大的调试工具，支

不爱开发的干饭人·2024-09-09 10:59

如何安装pandas？

使用VSCODE室，显示Nomodulenamed'pandas'需要安装pandas使用了很多种办法失败后，我直接网上下载了pandas的安装包，链接https://www.lfd.uci.edu/~

gyposghila·2024-09-09 09:55

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

在Unity环境中使用UTF-8编码

为什么要讨论这个问题为了避免乱码和更好的跨平台我刚开始开发时是使用VS开发,Unity自身默认使用UTF-8withoutBOM格式,但是在Unity中创建一个脚本,使用VS打开,VS自身默认使用GB2312

王维志·2024-09-09 07:42

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

C++基础-标识符命名规则

规范命名的重要性使程序顺利编译通过；增强代码的可读性，见名知意；增强代码的可维护性；……命名规则只能包含A~z（大写或小写）、数字0~9、下划线（_）；（VS2013测试可以使用$）首位必须是字母

十亦山雨·2024-09-09 06:31

基于深度学习的动态场景理解

基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

数据域VS主题域

数据域和主题域是数据仓库中两个重要的概念，他们在数据仓库建设和数据分析中扮演着不同的角色，两者有着明显的区别。数据域：以业务系统的角度，对业务过程进行归纳，抽象出来的数据域。它是自下而上的，通常在完成业务系统数据调研后就可以进行数据域的划分。数据域更侧重于从业务数据的角度进行划分，确保数据的完整性和准确性。主题域：从数据分析应用的角度进行划分的，通常是联系较为紧密的数据主题的集合。主题域是自上而下

陈吉俊·2024-09-09 03:43

网络工程师-案例18交换机堆叠技术

比如华为设备接入层的iStack技术，思科设备接入层的FlexStackPlus、StackWise技术等，再如在核心层交换机上实施框式设备的思科的VSS(Virtua

BinaryStarXin·2024-09-09 03:42

瑾岛推文：《同时攻略三个神明》万人迷女主VS高冷禁欲男主

书名：《同时攻略三个神明》作者：秋水麋鹿内容标签：穿越时空系统甜文西幻推荐理由：全文64万字，三个男主，结局1v1，站错cp真的会哭那种。瑾岛平时是不太吃这种追妻火葬场的小说，但是换成女主追妻火葬场我怎么就那么爱呢？帅哥什么的当然越多越好啊！一个高冷禁欲，一个暗黑嗜血、还有一个又撩又野，放弃那个我都会伤心的好吗？女主被系统安排在同一个世界攻略三个神明，过程又撩又刺激，看的时候还有一种背着老公偷情的

瑾岛推文·2024-09-09 02:09

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Preparing metadata (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error

UserCollectingPyDictionaryUsingcachedPyDictionary-2.0.1-py3-none-any.whl(6.1kB)Requirementalreadysatisfied:bs4ind:\programdata\anaconda3\envs

聪明小萝卜·2024-09-08 22:08

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

【附源码】计算机毕业设计Python安卓校园外卖点餐系统ojry5（源码+程序+LW+调试部署）

源码+程序+LW+调试部署）该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Python3.7.7+Django+Mysql5.7+piplist+HBuilderX（Vscode

Python毕设程序设计uniapp·2024-09-08 21:01

2020-03-17

内存的分配情况•CPU和已花费的实际时间•用户UID，他决定进程的特权####静态查看进程#####a参数含义ps[root@localhost~]#psaux|less分页显示USERPID%CPU%MEMVSZRSSTTYSTATSTARTT

百百百川·2024-09-08 20:26

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?

数据集_深度学习·2024-09-08 20:26

LVS+keepalived+nginx搭建高可用负载均衡集群(详细配置步骤讲解)

IPMASTER192.168.204.130192.168.204.208(VIP)real_server1192.168.204.135real_server2192.168.204.137BACKUP192.168.204.1381.在主机和备机上都要安装LVS

纵享山河万里·2024-09-08 20:54

史上最全LVS+keepalived+nginx基于DR模式高可用安装部署

史上最全LVS+keepalived+nginx基于DR模式高可用安装部署lvs+keepAlived→效率最高的负载均衡在大型网站中一般服务端会做集群，同时利用负载均衡器做负载均衡。

徐兴强的博客·2024-09-08 19:21

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

【conda】Conda 环境迁移指南：如何更改 envs_dirs 和 pkgs_dirs 以及跨盘迁移

目录迁移概述一、`conda`配置文件1.1安装Conda后的默认目录设置1.2查看当前`.condarc`配置二、更改Conda的`envs_dirs`和`pkgs_dirs`设置2.1使用`condaconfig

丶2136·2024-09-08 19:50

Matlab初等数学与线性代数

初等数学算术运算基本算术加法+添加数字，追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和A=1:5;B=cumsum(A)B=1×51361015减法-减法diff差分和近似导数乘法.

崔渭阳·2024-09-08 19:19

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

图片修复去除重影导致的图像模糊

这种模糊也叫运动型模糊，在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的，人工修复更是无法下手，需要对破损图像像素级重建。

littlebird001·2024-09-08 17:39

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

Aarch64架构OpenEuler服务器安装部署.NetCore站点

并将下载的离线包解压添加环境变量exportPATH=$PATH:/usr/share/dotnetsource~/.bashrcdotnet--info将.NetCore站点发布为linux-arm64（旧版本的VS

東云dove·2024-09-08 17:34

vscode python task.json2.0.0

{//Seehttps://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558//forthedocumentationaboutthetasks.jsonformat"version":"2.0.0","tasks":[{"taskName":"Python","type":"shell","command":"${workspaceRoot}/env/bin/pyth

逆来顺受·2024-09-08 16:00

vscode报错:Elements in iteration expect to have 'v-bind:key' directives.eslint-plugin-vue

今天在查看项目时,发现了一个vscode的报错:image.png报错信息:[vue/require-v-for-key]Elementsiniterationexpecttohave'v-bind:key'directives.eslint-plugin-vue

月中眠_d56d·2024-09-08 16:45

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

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