百度飞桨PaddleSpeech的简单使用
百度飞桨PaddleSpeech的简单使用。PaddleSpeech是基于飞桨PaddlePaddle的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型，一些典型的应用示例如下：语音识别、语音翻译 (英译中)、语音合成、标点恢复等。我只用到了语音
Yolov7-pose 训练body+foot关键点
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【人工智能大作业】A*和IDA*搜索算法解决十五数码（15-puzzle）问题 （Python实现）（启发式搜索）
【人工智能】启发式搜索算法，A*和IDA*搜索算法解决十五数码（15-puzzle）问题Python实现，理论算法分析与实验证明
Anaconda下的tensorflow-gpu2.6.0安装使用
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gma 教程 | 气候气象 | 计算标准化降水指数（SPI）
【基于 Excel 降水和蒸散数据计算 SPI】【基于 GTiff 栅格降水和蒸散数据计算 SPI】
从零开始完成YOLOv5目标识别（三）用PyQt5展示YOLOv5的识别结果
用pyqt5实现yolov5图像、视频和摄像头的实时监测
人工智能-A*启发式搜索算法解决八数码问题 Python实现
八数码问题也称为九宫问题。在 3×3 的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有 1 至 8 的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格（以数字 0 来表示），与空 格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的
Python图像识别-Opencv05 色彩
本文阐述了图像色彩的部分基础理论，并且如何使用Opencv包进行简单的色彩空间转换
【全国一等奖】F题：智能送药小车，2021年全国大学生电子设竞赛
01前 言大家好，我是张巧龙，今天给大家带来关于21年F题的分享：智能送药小车，出了这个题目之后，咋一看，好像比较简单。不过大家慢慢做，越往后做越发现，坑越来越多。第一个问题：数字识别率...
Python + OpenCV一步一步地实现图像拼接（原理与代码）
由于时间有限，这里仅先实现平面扭曲。由于已经计算出单应矩阵，可以使用该矩阵将第一张图像转换到第二张图像的平面上。对于在同一平面上的两张图像，一个很直观的思路是，迭代两幅图像，发现匹配的区域则覆盖，否则置为0。.........
Pytorch读取照片的三种方式（包括但不限于）
在后续神经网络的搭建及训练中，我们要确保其中涉及到的图像数据为Tensor，并且Tensor的数据类型为浮点型。在使用opencv读取图像时，需要注意其读取后的图像通道按照BGR的顺序排列而不是RGB。
Python-实战：基于白鲸BWO算法的VMD超参数优化
其灵感来源于白鲸的群体觅食行为，具有3个阶段，分别是：探索、开发、鲸落，如下。当分解数K较小时，可能导致信号分解不足，趋势项中混入其他干扰项，导致包络熵值变大。因此，将分解出的IMF中的最小的那个熵（局部包络熵）最小化时，VMD分解为最佳。因此，应用VMD对信号进行分解后，计算每个子序列的包络值，包
【笔记】效率之门——Python中的函数式编程技巧
python中函数式编程的一些技巧，可以提升我们编写代码的效率，写出更加清晰且高效的代码。关键字：Python高级编程——抽象与封装，飞桨AI Studio，编写代码的效率，清晰且高效，列表推导式，字典推导式，简化代码，Lambda函数，python中一些内置函数，高阶函数，图像数据集，不可变的数据
PyTorch学习系列教程：何为Tensor？
导读本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataF...
DDPM代码详细解读(1)：数据集准备、超参数设置、loss设计、关键参数计算
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战前言：大部分DDPM相关的论文代码都是基于《Denoising Diffusion Probabilistic Models》和《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》贡献代码基础上小改动的
PT100/PT1000温度采集电路方案
金 属 热 电 阻 如 镍 、铜 和 铂 电 阻 ，其 阻 值 随 温度的变化是正相关的， 以铂的物化性质最稳定，应用最广泛。常用铂电阻 Pt100 的测温范围为-200～850 ℃，此外 Pt500、Pt1000 等的测温范围依次缩小。Pt1000，测温范围-200～420 ℃。
python构建知识图谱
python与知识图谱
基于机器学习的时序数据预测方法
1、介绍股票预测模型的建模2、介绍股票预测领域中的经典算法的原理，分析算法的优缺点及改进方法方案3、展望该领域的研究趋势
保研笔记八——YOLOV5项目复习
学习转载自：睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台_Bubbliiiing的博客-CSDN博客_睿智yolo Pytorch 搭建自己的YoloV5目标检测平台（Bubbliiiing 源码详解 训练 预测）-主干网络介绍_哔哩哔哩_bilibili还有一些视频的学习笔记。
Python代码循环执行exe文件，并传入命令参数实现批量处理数据。
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