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OpenCV学习（53）
图像变换（7）：标准霍夫变换:HoughLines()函数此函数可以找出采用标准霍夫变换的二值图像线条。在 OpenCV中，我们可以用其来调用标准霍夫变换SHT和多尺度霍夫变换 MSHT的 OpenCV内建算法。 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像。需为8位的
word2vec-python对词进行相似度计算1
初学NLP，尝试word2vec模型第一次学这种，查阅了很多的博客，克服了些些问题，记录一下第一次探索的历程和相关代码，文中借鉴多篇优秀的文章，连接会在文章中给出。1.实验样本在我最开始寻找实验头绪的时候，了解做这个需要实验样本，但是大部分博主没有提供他的实验样本，所以我在网络上下载了《倚天屠龙记》
动手学深度学习——卷积层
从全连接到卷积1、简单例子：分类猫和狗的图片使用一个还不错的相机采集图片（12M像素）RGB图片有36M元素使用100大小的单隐藏层MLP，模型有3.6B元素，远多于世界上所有猫和狗总数（900M狗，600M猫）2、重新考察全连接层将输入和输出变形为矩阵（宽度，高度）；将权重变形为4-D张量（h,w
NLP：Transformer的简介(优缺点)、架构详解之详细攻略
NLP：Transformer的简介(优缺点)、架构详解之详细攻略目录Transformer的简介(优缺点)、架构详解之详细攻略1、Transformer的简介(1)、Transforme的四4个优点和2个缺点2、Transformer 结构—纯用attention搭建的模型→计算速度更快Trans
【opencv学习】基于透视变换和OCR识别的小票识别
本文基于之前学习的透视变换、和OCR识别，做了个简单的小票识别，如下：import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport pytesseract as tessdsize = (55, 88) # 统一尺度# 展示图像，封装成函数def
R语言生成仿真vector向量数据、包括数值向量、字符串向量
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轻量级神经网络——shuffleNet
文章目录轻量级神经网络——shuffleNetshuffleNet1逐点分组卷积(Pointwise group convolution)✨✨✨通道重排(channel shuffle)✨✨✨shuffleNet Unit✨✨✨shuffleNet1的网络结果和效果轻量级神经网络——shuffleN
深度特征合成与遗传特征生成，两种自动特征生成策略的比较
特征工程是从现有特征创建新特征的过程,本文中将通过一个示例比较两种自动特征生成的方法：DFS和GFG
如何在STM32上部署卷积神经网络（纯C语言搭建）
介绍编写神经网络的基本思路和代码介绍
深度盘点：30个用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级 Python 库
今天我们来盘点一下有哪些用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python库。我尽力将每个库按预期的使用情况进行归类，所有包含的库都有对应的Github代码仓库，我还列出每个库的在Github上的收藏(Stars) ，提交(Commits )，贡献者(Contributors)的数据，这在一定
聚类分析简述
聚类分析简述聚类分析概述层次聚类K-Means算法DBSCAN算法聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习（无监督学习：机器学习中的一种学习方式，没有明确目的的训练方式，无法提前知道结果是什么；数据不需要标签标记），用于对未知类别的样本进行划分将它们按照一定的规则划分成若干个类簇，把相似(相关的)的样本
浅谈BiFPN结构并在mmdetection中从Registry开始逐步实现
BiFPN可以作为一个常备块在修改网络时使用。在用代码实现BiFPN之前，我们需要对其网络结构及细节原理有一个清晰的认识，下图时BiFPN的原理图：该图清晰明了的阐明了BiFPN的数据流向，下面做进一步具体分析：图中所有Add操作均为用可学习的权重参数进行加权特征融合而非直接的Add相加。由于权重的
神经网络中的激活函数与损失函数&深入理解推导softmax交叉熵
介绍神经网络中常用的激活函数和损失函数，主要是介绍softmax交叉熵损失函数，并使用计算图手动推导softmax交叉熵反向传播过程。
matlab从无到有系列（三）：数值计算基础
数值计算基础1、多项式1.1 多项式的创建1.1.1 直接输入系数向量创建多项式1.1.2 特殊多项式输入法1.1.3 由多项式的根逆推多项式1.2 多项式的运算1.2.1 多项式的求值1.2.2 求多项式的根1.2.3 多项式的乘除法1.2.4 多项式的微积分1.2.5 多项式的部分分式展开1.2
【论文笔记】道路检测 SNE-RoadSeg
论文标题：SNE-RoadSeg: Incorporating Surface Normal Information into Semantic Segmentation for Accurate Freespace Detection论文地址：https://arxiv.org/abs/2008.
BN-Batch Normalization 算法的学习
文章目录背景前景知识-白化BN算法原理BN算法的优点BN的代码实现学习神经网络的时候，发现了很多的算法在输入层之前加上了Batch Normalization 算法，记录一下自己的学习。背景前景知识-白化BN算法原理BN算法的优点BN的代码实现...
基于人体姿态识别的AI健身系统(浅谈
本文设计了一个基于 OpenCv 和 MediaPipe 中的 BlazePose 算法的 AI 健身教 练系统。该系统主要内容包括对于单人人体关键点的检测，关键点的连接，以及运动健 身关键点的角度变化展示。该 AI 健身教练系统可以实现从读入图片或者视频文件来处 理，显示出该运动健身的关键点的角度
第十六届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛总结
参赛作品：远程交互式康复外骨骼设备作品用途：用于上肢运动障碍患者进行康复训练作品架构：主要分为机械结构部分、嵌入式控制部分、肌电信号处理部分、人机交互系统部分。1.机械结构部分：使用Solidworks和3d mark等工具进行设备机械结构的设计、3D打印以及加工组装等。2.嵌入式控制部分：使用嵌入
测试-3-测试分类
测试分类一. 按开发阶段分1. 单元测试2. 集成测试3. 系统测试4. 验收测试二. 按测试实施组织1. α测试2. β测试3. 第三方测试三. 按是否运行划分1. 静态测试2. 动态测试四. 按是否手工划分1. 手工测试2. 自动化测试五. 按是否查看代码划分1. 黑盒测试2. 白盒测试3. 灰
