Python 是一种相当高级的语言，通过 Python 解释器把符合语法的程序代码转换成 CPU 能够执行的机器码，然后执行。Python 非常简洁，完成同一个任务，C 语言要写 1000 行代码，Java 只需要写 100 行，而 Python 可能只要 20 行，但是 Python 的运行速度稍慢。安装 python 后可以通过文本编辑器来保存代码 .py，通过命令行模式来运行代码
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2024-01-04 11:48:43
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随着计量制度的统一，我国建立了适应经济发展的新计量种类，上世纪七十年代之后，中国计量在法制化的道路上，进入了标准化和国际化的现代时期。大多数计量站开始寻求利用计算机加数据包的形式代替人工手动计量。今天纳米软件以示波器为例，解析仪器自动计量系统的设计。示波器是非常常用的电子测量仪器，是全球市场最大的电子测量仪器，全球市场高达12亿美元。示波器每使用
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2024-06-14 10:23:28
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# 使用Python实现手部骨骼模型
在计算机图形学和游戏开发中，手部骨骼动画是一个常见的需求。本文将引导你详细了解如何使用Python实现手部骨骼模型。我们将逐步完成这个任务，确保每一步都有清晰的代码和注释。接下来，我们将列出整个项目的流程步骤。
## 项目步骤流程
以下是实现手部骨骼的流程步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 了解手部骨骼结构 |
在前面的章节中，我们已经可以让我们的虚拟物体放置在合适的位置了，代码也可以很好的工作，并且也对部分ARCore技术进行了比较深入的探讨，实事上到此我们反倒更愿意再深入一步，了解ARCore实现的技术细节以便我们更好的利用它来为我们服务。前面我们也讲过，ARCore最主要的三大功能：运动跟踪、 环境理解、光估计。那我们就从运动跟踪开始来深入的探究一下ARCore的技术细节。在本章中，我们将深入了
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2024-09-05 10:08:40
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# 手部检测在Python人工智能中的应用
》系列文章之《手部关键点(手部姿势估计)数据集》。项目收集了三
原创
2023-12-28 14:14:18
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探索PyTorch-SuperPoint：一种强大的关键点检测与描述符生成框架 pytorch-superpoint项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-superpoint 在计算机视觉领域，关键点检测和描述符生成是基础但至关重要的任务，它们被广泛应用于图像匹配、3D重建、物体识别等多个场景。今天，我们将深入介绍一个基于PyTorch实现的
点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达导读使用多单元记录，研究人员探究了四肢瘫痪者的运动前皮层（中央回）hand knob区域中面部、头部、手臂和腿部运...
原创
2022-01-25 11:29:28
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乾明在训练机器学习模型时，找到合适的数据集一直是个棘手的问题。近日，亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。通过这些方法，不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下，还会有用于训练数据集的算法代码。以下，就是他介绍的8种方法：1、Kaggle数据集Kaggle的数据集中，包含了用于各种任务，不同规模的真实数据集，而且有许多不同的格式。此外
导读
使用多单元记录，研究人员探究了四肢瘫痪者的运动前皮层（中央回）hand knob区域中面部、头部、手臂和腿部运动如何表现。与传统观点相反，研究人员发现所有动作都有很强的表现，并且将所有四个肢体链接在一起的部分“组成”神经代码。
该神经代码由(1)代表要移动的肢体的肢体编码组件和(2）代表来自每个肢体的类似运动（例如，手抓和脚趾弯曲）的运动编码组件组成。合成编码可能有助于不同肢体的技
原创
2021-09-07 15:49:10
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article:Hands - mediapipeMediaPipe HandsTABLE OF CONTENTSOverviewThe ability to perceive the shape a
原创
2024-10-24 09:13:09
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Face++ 2017年的作品。主要基于RFCN的改进，基于2种基础框架backbone得出2种模型。以ResNet101为基础网络的大模型，具有比faster RCNN更高的精度，以类似Xception为基础网络的小模型，比SSD，YOLO更快。 类似Xception的网络结构如下图所示。 下图分析了faster RCNN，RFCN，Light-Head R-CNN，三个检测
Android手部检测和Android手部关键点检测的，Android手部姿态估计；Android手部关节点检测；手部关节点检测，手指检测，Android手指检测
原创
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2023-12-28 10:55:44
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手部关键点检测3：Pytorch实现手部关键点检测(手部姿势估计)含训练代码和数据集；Pytorch手部关节点检测，手指关节点检，手势检测，指尖检测
原创
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2023-12-28 11:13:36
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oVirt新手部署指南针对初学者较详细的讲解了oVirt虚拟化平台部署安装的流程，也叫详细的介绍了常见的错误与处理方法。新手可直接按照这个指南直接部署，比官方文档说明细致。
原创
2017-06-10 01:36:09
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OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示
一：概述
OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。当前比较流行基于卷积神经网络/深度学习的对象检测方法主要有以下三种：
Faster R-CNNs
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Stable Diffusion手部修复插件是一个专注于图像生成和编辑的强大工具，但在其使用的过程中，用户遇到手部修复效果不理想的问题。这种情况让很多用户感到困扰，因为在创作精细的图像时，手部细节往往是一个重要的表现部分。接下来，我们将对该问题的解决过程进行详细记录。
## 用户场景还原
在使用Stable Diffusion手部修复插件的过程中，用户主要经历了以下事件：
- 用户下载并安装了
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点(种子点)的选取。2.生长准则。3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。区域生长的原理区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素
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2024-07-02 05:02:39
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