深度学习cv 第7页

视频融合平台EasyCVR支持哪些转码格式？

视频转码过程是将视频文件从一种编码格式转换为另一种格式的过程，这一过程在现代数字媒体中扮演着至关重要的角色。众所周知，视频转码不仅仅是简单的格式转换，它涉及多个关键参数的改变，例如视频编码格式、比特率、分辨率以及帧率等。1、视频转码对画质有影响吗？视频转码确实会对画质产生影响，但影响的程度取决于多种因素。1）有损转码：视频转码是有损转码，每次转码都意味着视频画面质量的下降。一般情况下，如果视频码率

EasyNVR·2025-02-10 02:43

从运输到植保：DeepSeek大模型探索无人机智能作业技术详解

DeepSeek，作为一家专注于深度学习与人工智能技术研究的企业，近年来在AI领域取得了显著成果，尤其在无人机智能作业技术方面展现了其大模型的强大能力。

无人机技术圈·2025-02-10 01:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

随着深度学习技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

多种方法解决Failed to load class “org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder“.的错误

文章目录1.复现错误2.分析错误3.解决错误4.解决该错误的其他方法1.复现错误今天在编写使用Quartz执行定时任务的方法，如下代码所示：publicclassQuartzTest{publicstaticvoidmain

互联网全栈开发实战·2025-02-09 22:14

为什么要学习AI/机器学习

正在重塑各个行业投资持续增长应用场景不断扩大技术革新频繁市场需求人才缺口大薪资水平高职业发展空间广创业机会多技术延展性与多个领域结合持续创新空间大知识迁移性强解决实际问题能力强2.推荐学习路线基础知识Python编程机器学习基础深度学习

数字沉思·2025-02-09 21:09

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏汽车推荐系统新能源汽车推荐系统汽车爬虫汽车大数据机器学习大数据毕业设计深度学习知识图谱人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整

qq+593186283·2025-02-09 21:35

CopyOnWriteArrayList 与 Collections.synchronizedList

源码对比：CopyOnWriteArrayList在写时会加锁，同时操作时会拷贝一个新的数组以存放新的字段publicvoidadd(intindex,Eelement){finalReentrantLocklock

不断前行的程序辕·2025-02-09 19:58

实现使用Python和OpenCV播放RTMP视频流媒体的WebRTC

本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现通过RTMP（实时媒体传输协议）播放视频流，并结合WebRTC实现实时的视频通信。在开始之前，确保你已经安装了Python和相应的库。

FdviAutoit·2025-02-09 19:54

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

背景介绍随着深度学习技术的发展，尤其是Transformer架构的成功应用，预训练语言模型如BERT、GPT等取得了

东方佑·2025-02-09 18:50

深度学习-数学基础-01

下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如，在一个简单的全连接神经网络中，输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深

·2025-02-09 18:35

Python opencv学习-19 背景减除算法

文章转载自https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/81588808目标：这一节要了解背景减除算法在opencv中的应用。

一头秀发的假程序猿·2025-02-09 15:02

OpenCV：视频背景减除

OpenCV提供了多种背景减除算

Quz·2025-02-09 14:28

OpenCV库学习之cv2.rectangle函数

OpenCV库学习之cv2.rectangle函数一、简介cv2.rectangle是OpenCV库中的一个函数，用于在图像上绘制矩形。通过指定矩形的顶点坐标和颜色，可以在图像上标注感兴趣的区域。

Midsummer-逐梦·2025-02-09 14:51

OpenMV和K210(fron ChatGPT)

文章目录OpenMV特点：学习资源：K210(KendryteK210)特点：学习资源：选择建议1.OpenCV简介安装OpenCV2.树莓派(RaspberryPi)与OpenCV安装OpenCV学习资源

overwizard·2025-02-09 14:21

Itext7 解析PDF文档元数据

文档有元数据用PDF编辑软件打开PDF文件进行查看，这里选择AdobeAcrobat，文件->属性，如图：如果点开没有数据，可以自行填写方便测试2.代码Itext7版本为7.1.16publicstaticvoidshowMetaData

LL金盆·2025-02-09 13:17

AI Agent: AI的下一个风口下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

python中label函数_图像分析函数：skimage.measure中的label、regionprops

算法解释详细，有算法执行过程动态GIF图的：https://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577算法文字解释的简介易懂的：https://www.cnblogs.com

weixin_39867212·2025-02-09 13:12

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是深度学习领域的一项重要技术，能够生成逼真的图像、音频和文本数据。

Evaporator Core·2025-02-09 12:41

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介项目简介：深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展，商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。

Q1744828575·2025-02-09 10:54

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

杭州大厂Java程序媛·2025-02-09 10:23

DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能，它基于先进的深度学习算法构建，拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。

xiecoding.cn·2025-02-09 10:21

深度学习论文阅读路线图

如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？”这就是深度学习论文的阅读路线图！这个路线图是根据下面几个规则构建的：从概要到细节从老的到最新的业

喜欢打酱油的老鸟·2025-02-09 09:49

FreeRTOS学习——heap4

freertosheap4内存管理-CSDN博客FreeRTOS内存管理之heap_4.c_freertosheap4源码解读-CSDN博客文章目录宏定义变量及声明函数prvHeapInitpvPortMallocv

小朱炖粉条·2025-02-09 09:17

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。

@BreCaspian·2025-02-09 08:09

【漏洞预警】Linux kernel权限提升漏洞（CVE-2024-1086）

一、漏洞概述漏洞名称Linuxkernel权限提升漏洞CVEIDCVE-2024-1086漏洞类型Use-After-Free发现时间2024-03-28漏洞评分7.8漏洞等级高危攻击向量本地所需权限低利用难度低用户交互无

大棉花哥哥·2025-02-09 08:37

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。

Cacciatore->·2025-02-09 06:54

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络

盼小辉丶·2025-02-09 06:50

Spring中都应用了哪些设计模式？

示例代码：//1.创建接口和具体实现类publicinterfaceAnimal{voidspeak();}publicclassDogimplementsAnimal{@Overridepublicvoidspeak

众乐乐_2008·2025-02-09 05:47

Fastjson 反序列化任意代码执行漏洞修复

安全报告漏洞信息如下：CVE编号pcmgr-345005披露时间2022-05-23漏洞描述Fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。

乐大师·2025-02-09 04:04

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

TTS简介：开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源深度学习文本转语音工具包。

Nifc666·2025-02-09 04:34

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践引言：从单一智能到融合智能的进化2023年，国际计算机视觉会议ICCV的最佳论文奖颁给了一项多模态学习研究——这正是DeepSeek核心技术的理论基石。

python算法(魔法师版)·2025-02-09 04:33

python 视频提取字幕

目录ffmpeg提取字幕没测试成功opencv加ocrffmpeg提取字幕没测试成功ffmpeg-iinput_video.mp4-map0:s:0output_subtitle.srtimportsubprocessfrommoviepy.editorimportVideoFileClipvideo

AI算法网奇·2025-02-09 03:29

Android平台第三方SDK会采集用户的那些隐私数据及具体实现代码

/***获取用户账号信息**所需权限：android.permission.GET_ACCOUNTS**@paramcontextContext*/publicvoidgetAccountInfo(Contextcontext

aclncf1313·2025-02-09 03:28

深度学习（四）：深度生成模型DGM

深度系列主要为我在国科大研一期间，在《深度学习》课程中所学知识概述，根据PPT制作思维导图，及其课后补充知识-----------------------------------------------

想养一只哈士奇·2025-02-09 01:42

什么是FP8混合精度?

FP8混合精度是一种在深度学习训练中使用8位浮点数（FP8）格式的混合精度训练技术，旨在通过降低数据精度来提升计算效率、减少内存占用和降低训练成本，同时尽量保持模型的性能和准确性。

魔王阿卡纳兹·2025-02-09 01:11

Microsoft Remote Procedure Call Runtime 远程代码执行漏洞（CVE-2022-26809）

CVE-2022-26809RCECVE描述CVE-2022-26809-核心Windows组件(RPC)的弱点获得9.8的CVSS分数并非没有原因，因为攻击不需要身份验证并且可以通过网络远程执行，并且可能导致远程代码执行

大厂在职_fUk·2025-02-08 23:31

【Linux】【Gitlab】 Gitlab 社区版（免费）搭建步骤

1.简介IT源码版本管理工具，常见的版本管理有VSS（VisualSourceSafe）、CVS、SVN、GIT；本篇主要介绍GIT，分布式源码版本管理工具，并在此基础上搭建起来的web服务GIT目前开源市场有

Peter.Feng·2025-02-08 22:51

Rclone挂载Webdav作为本地磁盘

Rclone挂载Webdav作为本地磁盘本文大部分内容来自Rclone官网挂载部分手册参考https://www.bilibili.com/read/cv21803909/https://www.bilibili.com

m0_74825466·2025-02-08 21:18

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee

林泽毅·2025-02-08 21:45

python学opencv|读取图像（五十六）使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理

【1】引言前序学习了均值滤波和中值滤波，对图像的滤波处理有了基础认知，相关文章链接为：python学opencv|读取图像（五十四）使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python

西猫雷婶·2025-02-08 20:11

深度学习之DCGAN算法深度解析

DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是IanGoodfellow在2014年提出的GAN（生成对抗网络）的改进版本，由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional

贾斯汀玛尔斯·2025-02-08 20:08

撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标

小辉同志·2025-02-08 20:37

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备：模型需要什么第三方库就安装哪些库，最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下

jqtree·2025-02-08 19:32

前端上传图片给后端django处理，处理的图片返回给前端

概述一下处理逻辑：点击某个按钮，执行某个函数，该函数打开文件选择器->将选择的文件转成base64字符串,并通过axios传给后端->后端接收base64字符串，并将其转换成opencv格式的图片->opencv

Wuxiaoming135·2025-02-08 19:00

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言：智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下，我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点：监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台，构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案，实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.

Coderabo·2025-02-08 15:32

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术，它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

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