目标在本章中，我们将尝试理解什么是特征，为什么拐角重要等等解释你们大多数人都会玩拼图游戏。你会得到很多小图像，需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是，你怎么做？将相同的理论投影到计算机程序上，以便计算机可以玩拼图游戏呢？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么我们不能给计算机提供很多自然风光的真实图像，并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢？如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起，那么如何给建筑
视频图像智能识别系统基于OpenCv+Yolo深度学习架构模型对现场画面进行实时分析监测。YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题，因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。而其他主流网络，大多数需要对已经过神经网络处理输出的图像进行再处理。目标检测架构分
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2023-11-20 10:35:11
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手写识别是图像识别吗 This summer, I worked on a machine learning project to create an App that recognizes Japanese characters, using python’s tensorflow library. 今年夏天，我参与了一个机器学习项目，使用python的tensorflow库创建了一个识别日语
本文原创首发于极市平台公众号，如需转载请私信作者YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，
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2024-05-09 14:57:25
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一、当前配置Win10 专业版 x64位、vs2017 、Opencv4.0、 Cuda10.0、cuDNN7.4.1二、环境配置流程darknet是一个用c和cuda编写的开源神经网络框架，可以用它来训练或是推理。yolo是一种对象检测模型，对象检测就是在一张图像中找出若干对象，比如一只猫或者一只狗，并指出他们在图像中的具体位置。将darknet与yolo结合，对图像进行识别，准确率有了很大的提
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2024-08-14 10:22:18
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编译的安装顺序是，CUDA+CUDNN（安装包与压缩包不要删除，不要删除，不要删除，防止踩坑的后备）,然后是VisualStdio，其次是OPENCV + 扩展库，最后是cmake。环境变量配置，。其中，CUDA与OPENCV都需要进行环境配置，这对于以后的编译十分重要。CUDA可以从nvidia官网进行安装，然后cudnn下载cuDNN Library for Windows (x86)即可，将
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2024-08-05 14:33:50
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数据增强主要是这部分代码，transform的一些列api，def load_data(batch_size):
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
transform=t
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2024-10-14 21:08:33
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5.7 YOLO算法学习目标目标掌握YOLO算法原理以及训练损失计算公式应用无在正式介绍YOLO之前，我们来看一张图：可以看出YOLO的最大特点是速度快。YOLO在精度上仍然落后于目前最先进的检测系统。虽然它可以快速识别图像中的目标，但它在定位某些物体尤其是小的物体上精度不高。论文中做了精度／时间的权衡。接着之前在概述中所介绍的，进入到真正端到端的目标检测：直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置
搭建基于Keras的yolo3教程参考：windows10+keras下的yolov3的快速使用及自己数据集的训练 本机情况： 系统：Win10 家庭中文版 CPU：i5-8300 8核 8G内存 GPU：GTX 1060 6G独显注意事项git拉取项目后，第一步看下项目的READ.md: 这个在上面教程中并没有说，一定要指定版本，我是使用conda构建python环境： conda create
对于大多数程序猿，图像视频音频等的开发学习，其实最难的不是界面，也不是代码风格，而是算法。而要了解算法，有两条是必经之路，第一是对原理的理解，大部情况下，这是一个数学问题；第二条，就是对源码的解读，你必须 清楚地知道数学理论是如何变成代码，并最终产生想要的结果的。学习OpenCv，也是如此。不过从OpenCV提供的源码来看，跨平台确实考虑得比较全面。当然如果你习惯于其他操作系统，这些可能都不是问题
跟着 Github 学习 Restful HTTP API 设计近几年提供 HTTP API 服务的公司越来越多，许多公司都把 API 作为产品重要的一部分，作为服务提供出去。而微服务的兴起，也让企业内部开始重视和频繁使用 HTTP API 。好的 HTTP API 设计容易理解、符合 RFC 标准、提供使用者便利的功能，其中经常被拿来作为教科书典范的当属 Github API。这篇文章就通过 G
从长远来看，华为主推鸿蒙系统是必然的选择。毕竟安卓系统为谷歌的，而由于美国限制，让华为格外被动。命运掌握在自己手里，才有足够的话语权和底气。虽然目前只是内测，还未大规模采用，但是从市场反应来看，有着足够的支持，毕竟在爱国上，人们的心还是比较一致的。而华为在国内就是国货当自强的代名词。不仅如此，鸿蒙OS也具备强大的跨设备能力，旨在打通设备间的壁垒，能够实现手机，电脑，平板，电视等设备的无缝连接。这让
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2024-01-12 15:47:52
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如果对Tensorflow实现最新的Yolo v7算法感兴趣的朋友，可以参见我最新发布的文章，Yolo v7的最简TensorFlow实现_gzroy的博客YOLO V3版本是一个强大和快速的物体检测模型，同时原理上也相对简单。我之前的博客中已经介绍了如何用Tensorflow来实现YOLO V1版本，之后我自己也用Tensorflow 1.X版本实现了YOLO V3，现在Tensorflow演进
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2024-01-28 00:13:53
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也许是我有些落伍，或者也是因为 JetBrains 在 Python IDE 的市场上占有很大的份额，以至于直到最近我才发现，使用 VSCode 的 Python 开发者要比预想中的多很多。近期，我将 PyCharm 和 Notebooks 放在一起用了一段时间，发现 Notebooks 方便浏览数据，并将数据实时可视化；PyCharm 则可以完成更多的任务。这两者的结合让我非常满意。让我感到欣慰
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2024-05-14 09:55:55
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在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大，今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程。提纲：1.下载适用于Windows的darknet2.安装VS和CUDA、CUDNN、OpenCV 1）安装VS20172）安装OpenCV 3）VS配置OpenCV 4）安装CUDA10.0和CUDNN7.55）VS配置CUDA3. 编译darknet
# MySQL ID用INT好还是用UUID好
在设计数据库表的时候，我们总会遇到一个重要的问题：应该使用INT类型的自增ID还是UUID类型的随机ID？这个问题困扰着很多开发者，因为每种类型都有其优缺点。在本文中，我们将探讨使用INT和UUID作为MySQL ID的优缺点，帮助您在设计数据库时做出更明智的选择。
## INT类型的自增ID
首先让我们来了解一下INT类型的自增ID。INT类
原创
2024-05-13 05:23:00
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js用cdn好还是用本地的好 一、总结 一句话总结： 二、js脚本加载方式：本地加载与cdn云加速加载那个速度更快？ 或参考：js脚本加载方式：本地加载与cdn云加速加载那个速度更快？_zouk‘s blogs-博客https://blog..net/edison_03/arti
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2020-01-10 18:42:00
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补充：http://www.360doc.com/content/12/0301/17/5087210_190881395.shtmlpx：即像素，1px代表屏幕上一个物理的像素点； px单位不被建议使用，因为同样100px的图片，在不同手机上显示的实际大小可能不同 dp：这个是最常用但也最难理解的尺寸单位。它与“像素密度”密切相关，所以首先我们解释一下什么是像素密度。假设有一部手机，屏幕的物理尺
尝试进入大数据领域开发，从目前最火的Hadoop入手是必须的，本文一步步记录了 Ubuntu 环境安装Hadoop 1.2.1 ,搭建单机模式以及伪分布式模式，希望对各位和我一样的菜鸟有所帮助，共同学习进步，欢迎交流。尝试2.1安装失败，由于文件结构不太一样缺乏相关资料，也非做运维的，遂放弃改用成熟的hadoop 1.2.1版本。----------------------------------
# 用 Python 进行计算时，CPU 好还是显卡好？
在现代计算领域，无论是科学计算、机器学习还是图像处理，选择合适的计算硬件至关重要。Python 在这其中扮演了重要的角色，而判断 CPU（中央处理单元）还是 GPU（图形处理单元）更适合我们的任务，往往会让很多开发者困惑。本文将探讨这两种硬件的优缺点，并通过示例和图表加以说明。
## CPU与GPU的基本概念
### CPU
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