【Django】模板语法
django模板语法:1. 向模板中传递数据2. 不同python数据类型填充模板3. 模板中使用判断语句4. 模板中使用循环语句
【双目视觉】 SGBM算法应用(Python版)
我们可以通过cv.remap()函数来将img2映射到img1对应位置上并合成。:重映射,即把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内的指定位置,俗称“拼接”四种模式,它们的精度和速度呈反比,可根据情况来选择不同的模式.自制的标定数据集,必须用自己相机拍摄照片制作数据集。函数为opencv集成的算法;
学会开发自己的Python AI应用【OpenAI API篇】
最近 OpenAI 宣布 ChatGPT 将很快推出他们的 API。虽然我们不知道这需要多长时间,但这之前我们可以熟悉下OpenAI API,快速开发自己的AI应用!通过今天学习 OpenAI API,你将能够访问 OpenAI 的强大模型,例如用于自然语言的 GPT-3、用于将自然语言翻译为代码的
python之selenium执行javascript
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pytorch超详细安装教程,Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程
本文介绍基于Anaconda环境以及与PyCharm结合,安装PyTorch深度学习框架。
人脸识别经典网络-MTCNN(含Python源码实现)
mtcnn为一个经典的人脸识别的卷积神经网络,其使用的图像金字塔作为一种常用的尺度处理手段,一致在CV领域流行使用,mtcnn提出了P-Net、R-Net、O-Net分层的处理人脸信息、提取特征并优化标定框的方式,有很大的借鉴意义,本文从应用层面介绍了mtcnn,并给出了代码实践方案。
Tensorflow找不到GPU:tensorflow 2.11.0版本开始,在windows上不再支持GPU
Tensorflow从2.11.0版本开始,在native-windows上不再支持GPU。
3s安装JupyterLab,4步完成JupyterLab插件安装(附多款高生产力插件推荐)
不允许你们不知道Jupyterlab还有那么方便的使用途径
【记得交作业】波波离散实验报告一(python实现)
实验名称:命题逻辑公式化简实验目的和要求:加深对五个基本联结词(否定、合取、析取、条件、双条件)的理解、掌握利用基本等价公式化简公式的方法。 实验内容:【实验内容】用化简命题逻辑公式的方法设计一个表决开关电路。实验用例:用化简命题逻辑公式的方法设计一个5人表决开关电路,要求3人以上(含3人)同意则表
Linux 安装 miniconda
1. 安装miniconda1. 百度输入miniconda 找到miniconda,如下图第一个链接2. 找到linux版本的miniconda (此处我要安装Python3.7版本的Linux下的miniconda)3. 复制下载链接 如下 https://repo.anaconda.com/m
基于pytest搭建接口自动化测试框架,提供源码
基于pytest测试框架实现场景接口自动化和单接口自动化,支持参数驱动单接口执行,支持多接口依赖参数,支持配置全局变量,支持日志记录,数据库,yaml操作,二次封装requests库,支持allure报告直接打开......
python socket接收与发送数据编码
1、服务器端接收数据1)向服务器端发送16进制数据:3A 0B 122)服务器端接收数据为:未转化打印出来为:b':\x0b\x12' ,格式为字节流 #打打印时3A对应ASCII表中的冒号:。总结为当没有进行转换时,编译器会根据接收到的十六进制的数据对照ASCII表进行转换显示,ASCII表中没有
python 语言基础 - 你不得不知道的字符串常用函数之isspace
前言小伙伴们大家好,每天一个小知识,一起学python每天进步一点点。前两篇文章中为大家分享了关于判断字符串组成的函数isalpha和isdigit,分别是用于判断一个字符串是否全是由字符组成或全部由数字组成。今天要分享则是以上两个函数的结合体isalnum,该函数用于判断字符串是否只包含数字和字符
PYTHON前端几个框架的比较
一、概述 我准备做一个个人站,把这些年积累的文章整理下、汇总下,最近python用的多,就想看看万能的python现在能不能做网站了,后台当然我们知道是有的,前端之前是没有的,结果这一搜还真有了几个框架 Streamlit、Brython、remi、pywebio 我的需求就是常规个人站,然后
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使用SimpleITK读取、保存、处理nii文件
目录前言nii格式读取nii成numpy格式将numpy格式保存成nii什么是origin、Direction、Spacing,以及如何设置它们示例重采样前言nii.gz格式是保存医学图像非常重要一种格式,下面来介绍一下如何使用SimpleITK这个包来处理nii文件。我们首先会介绍最简单的读取、保
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CLIP模型
利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉模型!这个模型有什么用呢?想象我们有一个图像分类的任务训练1000个类别,预测一张图片是这1000个类别中的哪一类现在如果加入50个新的类别的图像,试想会发生什么呢?传统的图像分类模型无法对类别进行拓展,想要保证准确率只能从头开始训练,费时费力。CLIP模型
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