yolov5傻瓜式调用usb摄像头
如果接入usb摄像头这里也会显示出usb，确保内置摄像头被禁用而usb摄像头被启用即可调用usb摄像头。一般笔记本默认的是内置摄像头即使接上usb摄像头也只有内置摄像头的图像进入设备管理器右键禁用内置摄像头。当你用requirement下载好yolov5的对应的包后就需要使用detect去检测图片了
plt.hist()介绍
plt.hist()具体作用：如图所示，左栏是数字value。右栏是频数frequency。现在我将0~5这个区间划分为10个bin（箱子），每个箱子的大小都为0.5。如下图最右侧所示。可以看到，图中的数字所对应的频数会按照Bins的所标识的数字的不同进行相加。plt.hist()也就是这个作用。将
数学建模 | 关于ARMA模型你必须知道的20个知识点
不适合,ARMA模型假定时间序列是stationary的,非stationary时间序列需要进行差分处理。ARMA模型综合考虑自回归模型和移动平均模型,使用过去的观测值和误差项的移动平均来预测未来值。时间序列的值随时间变化,且过去的观测值与未来值以及过去的误差与未来误差之间存在较强的相关性。同自回归
人工智能与大数据面试指南——自然语言处理（NLP）
人工智能与大数据面试指南》系列下的内容会，有需要的读者可以文章，以及时获取文章的最新内容。
【数字电子技术基础】逻辑代数的基本公式和常用公式
文章收集了逻辑代数运算中的基本公式和常用公式。
换脸ai的方法分享！这几个换脸APP巨好用。
换脸ai的方法分享！这种技术利用机器学习模型分析和学习大量的人脸数据，训练出一种“生成对抗网络”（GAN）模型，通过对待处理的图片进行编码，然后根据源图像和目标图像的相似度，自动生成合成图像，那么很多小伙伴可能没太听懂，也不知道该用什么进行操作，下面感兴趣的小伙伴快跟随小编一起来看看吧！这个网站是一
ChartGPT会完全替代人类工作吗？
贾维斯，我们来了！
基于声音信号的工业设备异常检测
本文将介绍基于声音信号的工业机械异常检测，使用的数据集是MIMII声音数据集，该数据集很容易在网上获得。
人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，实现简单的命名实体识别
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，实现简单的命名实体识别，BiLSTM+CRF 模型是一种常用的序列标注算法，可用于词性标注、分词、命名实体识别等任务。本文利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模
Python机器学习实战（一）
基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩
kaggle—酒店预订需求预测分析
该项目为酒店线上预订业务的研究内容，从酒店运营的角度，分析酒店的房型供给、不同时间段的需求，核心消费群体，影响退订的因素，并建立分类算法模型对酒店订单退订进行预测。
PPO算法（附pytorch代码）
PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是Proximal Policy Optimization，即近端策略优化1。PPO算法的目标是在与环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函数，从而改进策略。PPO算法的特点是可以进行多次的小批量更新，而不是像标准的策略梯度方法那样
【探索AI未来】人工智能技术在软件开发中的应用与革新
⭐AI是人工智能的缩写，是计算机科学的一个分支，致力于研究和开发能够模拟和执行人类智能任务的技术和系统。AI系统可以通过学习推理感知和自动化等方式，从大量的数据中获取信息分析模式，然后做出决策或执行特定任务。💻软件开发交互则是指在软件开发过程中，AI与开发者之间的相互作用和交流。AI在软件开发中可
玩转Matplotlib的10个高级技巧
Matplotlib是Python中流行的数据可视化库，仅使用简单的几行代码就可以生成图表。但是默认的方法是生成的图表很简单，如果想增强数据演示的影响和清晰度，可以试试本文总结的10个高级技巧，这些技巧可以将可视化提升到一个新的水平
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李宏毅2022机器学习HW11解析
李宏毅机器学习2022作业11解析！
机器学习强基计划9-1：图解匹配追踪(MP)与正交匹配追踪(OMP)算法
本文串讲字典学习的基本概念：字典学习、稀疏表示、稀疏编码，并介绍了稀疏编码的两种经典算法——匹配追踪MP与正交匹配追踪OMP算法的基本原理
python 统一两个子图的colorbar显示范围
python matplotlib 统一colorbar
Gradio快速搭建ML/DL Web端服务
当我们训练好了某个模型并且效果还不错时,最先想到的应该是部署.部署又可以分为线上Web服务和边缘模块上;为了汇报的时候往往还是选择线上部署,毕竟盒子部署好了还得配置相应的硬件输入也不方便展示.在这个专栏之前尝试用fastapi搭建了Web服务,并且将一些算法模型部署到api接口中,但是由于要自己设计
动态系统建模-状态空间方程
其中, 矩阵A 是n ×n 矩阵, 表示系统状态变量之间的关系, 称为状态矩阵或者系统矩阵。矩阵C 是m ×n 矩阵, 表示系统的输出与系统状态变量之间的关系, 称为输出矩阵。矩阵D 是m ×p 矩阵, 表示系统的输入直接作用在系统输出的部分, 称为直接传递矩阵。状态空间方程是现代控制理论的基础,
