AI视频监控平台开发流程（附源代码）！！！
一个AI技能对应一个业务场景，算法模块可基于已有原有模型库快速编排出一个业务上所需的AI技能，如本项目需要“烟火识别算法”，当前接入的设备仅需通过关联AI技能即可将完成智能化升级，具备多种场景的AI能力，客户可根据需要将算法下发至多种智能设备。本项目基于AI人工智能行业需求进行定制开发，集摄像头视频
『OPEN3D』1.2 mesh处理 python篇
介绍open3d对mesh的基本处理操作
【算法】遗传算法GA寻优xgboost最优参数模型
首先，需要安装xgboost和DEAP库，由于pip安装较慢，可以在命令行中输入如下指令进行快速安装，该部分可以参考然后，我们可以开始编写代码。由于1.2.0以上版本的scikit-learn已经不再支持，可以使用1.1.1的scikit-learn，安装时候会自动卸载原版本参考这里的目标函数接受一
highway-env自定义高速路环境
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chatgpt赋能python：Python如何选取某几列？
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专
Point-NeRF总结记录
Point-NeRF阅读总结记录 PPT形式
InternImage segmentation部分代码复现及训练自己的数据集（一）
算法InternImage复现细节。
argparse.ArgumentParser() 用法解析
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重新安装CUDA；解决cudart64_100.dll not found问题
重新安装CUDA;解决cudart64_100.dll not found问题;cuda版本10.2;cuda降版本
图标点选验证码识别---python破解代码
在线测试：http://121.4.108.95:8000/index/开源地址：https://github.com/Bump-mann/simple_ocr首先我们看一个较简单的图标点选验证码从上面图片中依次点击以下图形 笔者的思路（其实就是对着别人的抄）是先识别出图形切割下来，然后分别对比相
pandas分组与聚合groupby()函数详解
groupby分组与聚合、分层索引、设置是否包含NaN、排除组键，星巴克零售店铺数据下载，星巴克零售店铺directory.csv数据获取，groupby用法详解，pandas分组与聚合，groupby如何使用
7.Python数据分析项目之银行客户流失分析
银行客户流失分析
【AI】Python调用讯飞星火大模型接口，轻松实现文本生成
随着chatGPT的出现，通用大模型已经成为了研究的热点，由于众所周知的原因，亚太地区调用经常会被禁，在国内，讯飞星火大模型是一个非常优秀的中文预训练模型。本文将介绍如何使用Python调用讯飞星火大模型接口，实现文本生成等功能。
Python：使用pycorrector处理错字、纠正
pycorrector是一个开源的中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正，python3开发。pycorrector实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错，并在SigHAN数据集评估各模型
【阅读笔记】多任务学习之PLE(含代码实现)
本文作为自己阅读论文后的总结和思考，不涉及论文翻译和模型解读，适合大家阅读完论文后交流想法，文末含PLE的Pytorch实现及Synthetic Data的生成代码。
yolov5识别cf火线敌人（FPS类的AI瞄准）详细教程一
因为自己的研究方向也是深度学习方向，而且平时闲的时候还喜欢玩会cf火线等枪战游戏，就想着找一个大模型做一个对游戏敌人的识别的功能，一切实现之后就想把自己的心得写出来，我打算分俩个教程分别细述整个学习以及操作的过程，教程一主要包括了yolov5的基本使用，制作并训练自己的数据集，第二个教程包括对yol
【机器学习】人工智能概述（文末送书）
机器学习和人工智能，深度学习的关系人工智能（AI）：人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟、理解和执行人类智能任务的学科。它的目标是让计算机具备类似于人类的智能水平，可以进行推理、学习、感知和决策。机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它是让计算机通过从数据中学习和提取模式，自动改进执行特定任
Opencv实现抠图
原图如下：想将左上角的图扣下做素材这样就完成了抠图做素材的所有步骤了此处是将图像由彩色图转成了灰度图。
Anaconda安装及使用labelme制作实例分割自建数据集
②创建完成后，激活虚拟环境③安装labelme 正常运转需要各种依赖的包，先下载pyqt和pillow均yes操作④安装labelme至此，使用labelme的前期工作已经做完，接下来开始labelme的使用。
【AI之路】使用huggingface_hub优雅解决huggingface大模型下载问题
Hugging face 资源很不错，可是国内下载速度很慢，动则GB的大模型，下载很容易超时，经常下载不成功。很是影响玩AI的信心。经过多次测试，终于搞定了下载，即使超时也可以继续下载。真正实现下载无忧！究竟如何实现？且看本文分解。
