RoboCom机器人大赛使用yolov5抽取20个随机图片进行人群识别
YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使得其速度与精度都得
Opencv实战项目：13 手部追踪
这是一个比较基础的项目，我们将在后面对它进行一个拓展，有很多的计算机视觉的游戏都可以根据这个来创立，比如贪吃蛇、水果忍者、虚拟拖拽等上周由于事情较多，上周没有更新，而且最近的学校里的功课也要做，所以很抱歉，今天的这个项目我觉得很有用，就比如在这之后的一些项目也会用到，到时候可以做很多有趣的项目。
yolov5-master源码详解笔记——yolo模块
本文将大致讲解yolov5神经网络结构，并对其实现进行代码追踪。文章有待更新优化，敬请期待。
基于人脸识别的情绪社区（Python+Django+Mysql+Keras,tensorflow）
3) 用户结果反馈：将嵌入结果时序图的 html 发送给用户，用户得到视频。2）算法模型分析：调用已经训练好了的 CNN 模型，将用户上传的视频切割。2）算法模型分析：调用已经训练好了的 CNN 模型，将用户上传的视频。3）用户结果反馈：将嵌入结果时序图的 html 发送给用户，用户得到。1）用户视
AdaBoost算法详解及python实现【Python机器学习系列（十八）】
Boosting是机器学习的三大框架之一，其特点是，训练过程中的诸多弱模型，彼此之间有着强依赖关系。Boost也被称为增强学习或提升法。典型的代表算法是AdaBoost算法。AdaBoost算法的核心思想是：将关注点放在预测错误的样本上。
Python简单代码实现k-means聚类算法
关于K-means聚类算法用Python语言实现
最适合新手的100个深度学习实战项目
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
《计算机视觉技术与应用》-----第四章 图像变换
第四章 图像变换
Python通过二维数组制作单通道8位的索引图片
通过二维数组来生成单通道的索引图片，对生成的索引图片自己配置颜色，配置颜色的时候颜色表的数量如果小于17会使生成的图片位深度不是8。
python 矩阵运算
python 矩阵运算
Pytorch实战 | 第4天：猴痘病识别
本文为内部限免文章参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可本周的代码相对于上周增加指定图片预测与保存并加载模型这个两个模块，在学习这个两知识点后，时间有余的同学请自由探索更佳的模型结构以提升模型是识别准确率，模型的搭建是深度学习程度的重点。DL+45。
微信版大语言模型来了：跨时空对话李白、教你高情商说话，API在线试玩全都有...
鱼羊 梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大规模语言模型，微信版，来了！并且甫一登场，就没藏着掖着：论文、API接口、在线试玩网站……一条龙全都齐备。续写文本、阅读理解等常规任务就不说了，这个名叫WeLM的AI，竟然直接让我和李白跨时空聊起了杜甫：我：现在有一首关于你的歌，其中一句歌词
计算机科学每日分享
金融学生学习计算机科学的每日分享。
4K Star , Github上照片转漫画最强项目
AnimeGANv2 是一个基于 tensorflow 使用 python 开发的一款开源图片转漫画的一个项目，目前已累积到了4K star，是个很不错的项目。
利用yolov5进行目标检测，并将检测到的目标裁剪出来
写在前面：关于yolov5的调试运行在这里不做过多赘述，有关yolov5的调试运行请看：本文章主要讲解的是裁剪。需求：识别图片中的人物并将其裁剪出来如果只需识别人物的话，那么只需在yolov5中设定参数即可，例如使用命令行运行时：即为将参数设置为只识别人。此外需要将检测到的目标裁剪出来还需要目标的中
Python使用Opencv画一个哆啦A梦(动态)，并制作成可执行文件.exe
Python使用Opencv画一个哆啦A梦(动态)，并制作成可执行文件.exe。没找到opencv的填充，就直接用for循环进行颜色填充。for循环进行颜色填充，其他的都是描线。
数据科学家在使用Python时常犯的9个错误
最佳实践都是从错误中总结出来的，所以这里我们总结了一些遇到的最常见的错误，并提供了如何最好地解决这些错误的方法、想法和资源。
机器学习之支持向量机（SVM）的求解方法
支持向量机就是寻找一个超平面，将不同的样本分分隔开来，其中间隔分为硬间隔和软间隔，硬间隔就是不允许样本分错，而软间隔就是允许一定程度上样本存在偏差，后者更符合实际。支持向量机思路简单但是求解过程还是比较复杂，需要将原函数通过拉格朗日乘子法并附上KKT条件是的问题有强对偶性，再使用SMO等算法进行高效
OpenCV-迷宫解密
如下图所示，可以看到是一张较为复杂的迷宫图，相信也有人尝试过自己一点一点的找出口，但我们肉眼来解谜恐怕眼睛有点小难受，特别是走了半天发现这迷宫无解，代入一下已经生气了，所以我们何必不直接开挂，使用opencv来代替我们寻找最优解。恩，不错，那就整！注：图像自己截图获取即可。
图像处理：推导Canny边缘检测算法
Canny算法的历史年代久远，但它却是我目前接触的当中使用的最多的一种，它的好是好在哪里，为什么它在目前的研究当中被广泛使用？如果只停留在表面的调用上，我们并不能厚颜无耻的说我们已经是一个专家了，推导它的底层逻辑，是否能在我们以后的学习中为我们提供一些好的思路呢？我不知道，因为只有试过才知道。
