SALSA使用探索之前做项目时想实现人物说话的效果，因为我们的语音是AI合成的，有很多片段，如果能根据语音生成嘴部的动画，那将极大便利我们的工作。后面是找到了SALSA的这款插件，并摸索出使用方法。1 插件介绍官方网站：https://crazyminnowstudio.com/这是一个能做2D纸片人和3D人物模型嘴部和眼睛动画的插件，由两人组成的独立工作室(疯狂米诺工作室)开发。插件全名为SAL
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2023-09-01 17:54:14
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Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时，感觉它很重很难学，而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求，我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间，Debug也是这些代码花的时间最多，而且渐渐产生了一个矛盾之处：如果想要更多更好的功能，如TensorBoard支持，Early Stop，LR Scheduler，分布式训练，快速测试等，
SPH的流体模拟是目前大多数游戏所采用的模拟流体方法，特点是简单，十分容易实现，相比与基于Grid的Eulerian方法更加简单和高速，本文主要介绍一下使用SPH的流体模拟中一些常用的技巧和数据结构。目前流体模拟中常用的2类方法 分别代表了从2种不同的方面来解释Navier-Stokes的
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2023-12-28 23:23:21
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# Python 让图片嘴唇动起来
在计算机视觉领域，人脸动态表情生成是一个非常有趣且具有挑战性的课题。本文将介绍如何使用 Python 中的一些库来实现让图片中的嘴唇动起来的效果。
## 原理简介
在人脸动态表情生成中，嘴唇动态效果的实现通常需要通过人脸关键点检测和人工智能模型来实现。首先，我们需要检测人脸中嘴唇的位置，然后利用模型生成嘴唇的动态效果。
## 实现步骤
### 步骤一：
原创
2024-05-01 06:52:08
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在计算机视觉和图像处理领域，模拟人类的眼睛眨动和嘴唇运动是一项富有挑战性的任务。虽然Python本身无法直接控制人类的生理行为，但使用Python结合计算机视觉库，我们可以创建一个模拟眨眼和动嘴唇的程序。本文将分为几个部分进行讨论：首先介绍计算机视觉的基础知识，然后展示如何通过Python实现眨眼和嘴唇运动的简单模拟，以及相关的代码示例。
### 一、计算机视觉基础
计算机视觉使计算机能够从图
据南方都市报报道 “没想到煮熟的蛋，还能伤人。”前天上午，广州的张小姐就经历了惊险的一幕：刚把加热好的鸡蛋放进嘴里，便发生了爆炸，自己嘴唇被炸伤。 张小姐在一家幼儿园工作。前天上午10时许，她将自己在家里就煮熟的鸡蛋带到幼儿园，并在园内的微波炉进行加热，方便给小朋友吃。不过热好后，小朋友们没来，于是只好自己吃掉。 可是就在张小姐剥好蛋壳，将鸡蛋放进嘴里时，鸡蛋却突然发生了“爆炸”，“砰
原创
2009-12-25 09:58:31
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1、概述学Tensorflow的时候学过怎么用神经网络来做人脸检测和识别，现在看看Opencv怎么做。2、Haar特征Haar-like特征是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子，也称为Haar特征，因为Haar-like特征是受一维Haar小波的启示而发明的，所以也称为类Haar特征。 Haar-like特征模板内只有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩阵像素之和“减去”黑
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2024-03-13 16:03:14
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# 使用 PyTorch 模拟滑动窗口
在深度学习和数据处理任务中，滑动窗口技术是一种常用的策略，尤其在处理时间序列、图像切片等任务时。滑动窗口允许我们从数据中提取固定大小的块，从而进行进一步的处理或分析。本文将阐述如何在 PyTorch 中实现滑动窗口，并通过示例代码解决一个具体问题。
## 问题背景
我们假设需要对一组时间序列数据进行分析，目标是提取固定长度的窗口（例如，窗口大小为4），
深度学习实战（七）：从零实现嘴唇图像分割1. 项目简介2. 数据处理2.1 数据获取2.2 数据标注3. 数
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2023-07-12 15:14:56
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PyTorch实现sin函数模拟文章目录PyTorc
原创
2022-10-25 01:51:35
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## PyTorch Lightning 分布式训练入门指南
在深度学习训练时，我们常常需要使用到分布式训练以提高计算效率。PyTorch Lightning是一个高层次的封装库，简化了PyTorch的训练流程。本文将教你如何设置PyTorch Lightning进行分布式训练，从而模拟分布式环境。以下是整个流程。
### 工作流程
我们将分成以下几个步骤进行分布式训练：
| 步骤 | 操
先来说下二进制读写文件，这需要struct库
#二进制文件读写
importstructa=1b=-1# print(struct.pack("h",b))
# print(struct.pack("i",b))
f=open("bbb.bin","wb")
f.write(struct.pack("h",a))#对a装包，并写入
f.write(struct.pack("h",b))
f.clo
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2023-09-22 08:28:26
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1.算法简介 模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种模拟物理退火的过程而设计的随机优化算法，结合爬山法和随机行走算法，同时避免算法进入局部最优，早期用于组合优化，后来发展成一种通用的优化算法。它的基本思想最早在1953年就被Metropolis提出，但直到1983年Kirkpatrick等人才设计出真正意义上的模拟退火算法并进行应用。该算法采用类似于物理退火的过程，先在
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2023-12-16 18:10:02
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【翻译自 ： Simulated Annealing From Scratch in Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 &nbs
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2024-08-15 17:37:48
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在当今信息化的快速发展背景下，我们常常需要将边缘计算应用（如雾节点模拟平台）与深度学习框架（如PyTorch）进行有效对接。这篇文章将详细记录如何解决这一问题，分为多个步骤进行详述，确保每一部分都包含必要的技术细节和实际操作示例。
## 环境准备
为了确保雾节点模拟平台和PyTorch的兼容性，我们需要配置合适的环境。以下是我们所使用的技术栈：
- **雾节点模拟平台**：支持多种环境，如D
模拟退火算法目的：为具有NP复杂性的问题提供有效的近似求解算法克服优化过程陷入局部极小克服初值依赖性模拟退火的过程：加温过程。增强粒子的热运动，使其偏离平衡位置。等温过程。对于与周围环境交换热量而温度不变的封闭系统，系统状态的自发变化总是朝着自由能减少的方向进行，当自由能达到最小时，系统达到平衡态。冷却过程。使粒子的热运动减弱并渐趋于有序，系统能量下降，从而得到低能的晶体结构。模拟退火的思想 基于
模拟信号处理 频谱 python pytorch的问题解决方案
在现代的信号处理领域，模拟信号的频谱分析是至关重要的。许多用户在尝试使用 Python 和 PyTorch 进行模拟信号处理时，尤其是在频谱分析方面，遇到了各种各样的问题。我们的目标是通过一个完整的过程，从背景到解决方案，对这个问题进行深入分析。
### 用户场景还原
一个典型的场景是：用户需要实时分析从传感器产生的模拟信号，并
1.下载Anaconda首先从清华源镜像网站下载相应的Anaconda版本。清华源Anaconda注意根据自己的系统和位数来选择相应的版本。2.更改中科大源在C盘用户目录下新建文件夹，并且命名位pip。注意上图中的路径每台电脑不尽相同，只要是类似上图布局的文件夹中即可。之后在新建的pip文件夹中新建.txt文件，并命名为pip。 以记事本打开新建的pip.txt文件，输入以下代码：[global]
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2023-10-10 22:46:58
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# 如何在清华园模拟安装PyTorch
## 引言
随着深度学习的迅速发展，PyTorch作为一种强大的深度学习框架，逐渐得到越来越多的关注。特别是在教育领域，许多科研人员和学生都希望在自己计算机上安装PyTorch以便进行实验和学习。然而，安装PyTorch可能会遇到许多问题，比如如何选择合适的版本、安装依赖包等。这篇文章将通过清华园的镜像源，指导用户如何在中国大陆地区高效地安装PyTorc
基础在上一节摄像机校准里，你找到了摄像机矩阵，畸变参数等，给一个模板图像，我们可以用上面的信息来计算它的姿态，或者物体是如何处于空间中的，比如如何旋转的，怎么被移动的。对于一个平面物体。我们可以假设Z = 0，这样，问题现在变成了摄像机如何放置的来看我们的模板图像，所以，如果我们知道物体是怎么放在空间中的，我们可以画出2D图来模拟3D效果。我们的问题是，我们想画3D坐标系(x, y, z坐标轴）在
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2023-11-04 23:36:49
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