OpenCV机器学习第6页

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

本文将详细介绍常用的图像增强算法原理，并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

opencv借助ffmpeg读取sdp文件进行rtp拉流 20231019

20231019ffmpeg装起来很快编译命令g++rtp_ffmpeg_test.cpp-ooutput$(pkg-config--libsopencv4)代码如下#include#include#include

诗筱涵·2025-03-11 16:32

【OpenCV C++】存图，如何以时间命名，“年月日-时分秒“产生唯一的文件名呢？“年月日-时分秒-毫秒“ 自动检查存储目录，若不存在自动创建存图

文章目录1生成文件名（格式:"年月日-时分秒"格式）2生成文件名（格式:"年月日-时分秒-毫秒"）3多模式存图函数4综合调用实例5注意：默认参数只能在头文件中定义，不能在实现中重复默认参数mode==1→“年月日-时分”→YYYYMMDD-HHMM的文件名；例如：20250310-1647mode==2→"年月日-时分秒-毫秒"→YYYYMMDD-HHMMSS-MMM（适用采集存储帧率搞得图片，增

R-G-B·2025-03-11 16:56

SOPHON SDK解码视频流的常见调试方法

SOPHONSDK解码视频流的常见调试方法1.rtsp连接测试2.判断rtsp是否正常工作3.确认解码器是否能正常工作：（url为文件名或者rtsp连接地址）4.确认解码器和vpp的OpenCV接口是否正常工作

算能开发者社区·2025-03-11 16:54

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

人脸识别，dlib优化，Dlib/OpenCV交叉编译

参考文章：GitRepo镜像使用帮助https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/git-repo/交叉编译Dlib+OpenCV交叉编译移植到ARM64-v8平台

yiyayiya557·2025-03-11 07:53

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。

The god of big data·2025-03-10 16:28

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助ChatGPT智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。

小艳加油·2025-03-10 16:57

opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程

本文转载自：https://www.fuwuqizhijia.com/linux/201704/70863.html此网页，仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多

weixin_44602056·2025-03-10 16:27

OpenCV连续数字识别—可运行验证

前言文章开始，瞎说一点其他的东西，真的是很离谱，找了至少两三个小时，就一个简单的需求：1、利用OpenCV在Windows进行抓图2、利用OpenCV进行连续数字的检测。

正冬升·2025-03-10 16:55

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

【无标题】

知识点扩展OpenCV基础cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()进行基本图像读取、显示、保存cv2.cvtColor()进行颜色空间转换（RGB↔GRAY，RGB

东东就是我·2025-03-10 16:54

linux 下 CUDA + Opencv 编程之 CMakeLists.txt

CUDApackageFIND_PACKAGE(CUDAREQUIRED)INCLUDE(FindCUDA)#CUDAincludedirectoriesINCLUDE_DIRECTORIES(/usr/local/cuda/include)#OpenCVpackageFIND_P

maxruan·2025-03-10 16:23

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用

OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。

byxdaz·2025-03-10 15:48

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。

努力的小雨·2025-03-10 14:12

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