计算机视觉-图像的傅里叶变换
法国数学家吉恩·巴普提斯特·约瑟夫·傅里叶被世人铭记的最大的贡献是：他指出任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式，每个正弦项和/或余弦项乘以不同的系数（现在称该和为傅里叶级数）。无论函数多么复杂，只要它是周期的，并且满足某些适度的数学条件，都可以用这样的和来表示。即一个复杂的函数
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TensorRT 推理 (onnx-＞engine)
TensorRT 推理 (onnx->engine)【Win10+cuda11.0+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1】
用遗传算法寻找迷宫出路
遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择。
多智能体强化学习之MAPPO理论解读
多智能体强化学习之MAPPO算法MAPPO训练过程本文主要是结合文章Joint Optimization of Handover Control and Power Allocation Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning对MAPPO算法
ORB-SLAM稠密点云地图构建（黑白+彩色）
普通的vslam算法都是生成稀疏点云地图，而部分场景下需要更为直观的稠密点云，
如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）实现对物体运动轨迹的预测？（附源码）
OpenCV杂谈_13一. 什么是卡尔曼滤波？它的用途又是什么？以及它有什么拓展？卡尔曼滤波（Kalman filtering, KF）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列中预测出
【YOLOv7】Python基于YOLOv7的人员跌倒检测系统(源码＆部署教程＆数据集)
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jeston nano安装torch和torchvision及几个报错原因解决方法
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机器学习笔记 十五：随机森林（Random Forest）评估机器学习模型的特征重要性
在随机森林中创建决策树时，通过测量特征在减少不确定性（分类器）或方差（回归器）方面的有效性来计算特征的平均-减少-不纯重要性。问题是这种机制虽然快速，但并不总是能准确反映出重要性。互换重要性是一个更好的方法，它衡量一个特征的重要性为：将验证集或袋外（OOB）样本导入随机森林，并记录基线准确性（分类器
卸载TensorFlow1.14，安装2.1
最近有时间，想把李沐的《动手学深度学习》代码码一遍，这本书用的是tengsorflow2的版本，所以我也对应装一下。
如何使用GPT2中文闲聊对话系统,机器人对话，自动对话!
每一次运行完一个epoch都会保存到model下面，在预测的时候直接调用model下面最后一个epoch就行,有问题可以发评论，我看见且我看得懂的话就会，哈哈哈httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps
基于OpenCV构建停车场车位识别项目
OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，能实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。车位识别的图像处理过程如图所示。在python中设置完所有内容后， 最重要的依赖关系将是OpenCV库。通过pip将其添加到虚拟环境中，可以运行。要检查所有设置是否正确，我们可以使用以下命令打印环境
通过函数seaborn.cubehelix_palette生成顺序调色板
本文主要对seaborn库中的调色板函数cubehelix_palette进行简单说明、函数cubehelix_palette通过cubehelix系统来生成顺序调色板(sequential palette)、且共有九个参数可以调整......
kaggle简单使用教程(代码查找.下载、项目建立.运行、参加比赛）
Kaggle机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码
【绘图】比Matplotlib更强大：ProPlot
介绍ProPlot9大亮点+python代码
【OpenFOAM】-olaFlow-算例1- baseWaveFlume
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Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（进阶版）
泰坦尼克号生还预测是机器学习领域著名的数据科学竞赛平台kaggle的入门经典，本文对该数据的处理、分析、训练、预测进行了全流程介绍。
【Pytorch】torch. matmul()
Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔
