计算机视觉项目实战-目标检测与识别

本此博客我们简单的介绍一下目标检测与识别,我们从头开始介绍,从最简单的然后逐渐的走进项目。首先我们介绍使用深度学习和CV去做一个简单的目标识别项目。

新冠疫情预测模型--逻辑斯蒂回归拟合、SEIR模型

  通过构建统计学模型、数学模型,或者利用机器学习、深度学习方法拟合疫情发展趋势,利用历史数据对未来的确诊病例等疫情形势进行预测,比如说,逻辑斯蒂生长曲线拟合数据,预测未来几天可能的发展趋势;或者利用时间序列模型构建预测模型;也可用LSTM构建预测模型,一种特殊的RNN网络。以上方法,除生长曲线外,

(超详细)语音信号处理之特征提取

语音信号处理之特征提取要对语音信号进行分析,首先要分析并提取出可表示该语音本质的特征参数。有了特征参数才能利用这些特征参数进行有效的处理。根据提取参数的方法不同,可将语音信号分析分为时域,频域,倒频域,和其他域的分析方法。根据分析方法的不同,可将语音信号分析分为模型分析方法和非模型分析方法。本文主要

机器学习实战3:基于朴素贝叶斯实现单词拼写修正器(附Python代码)

本文基于朴素贝叶斯原理实现一个有趣的应用——单词拼写修正器,并梳理一些贝叶斯公式中的细节加深理解,最后给出python代码

计算机视觉——相机标定

相机标定

TCN(Temporal Convolutional Network,时间卷积网络)

1 前言 实验表明,RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现,包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析(预测)等。 在实际应用中,RNN 在内部设计上存在一个严重的问题:由于网络一次只能处理一个时间步长,后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CN

python+neo4j构建基于知识图谱的电影知识智能问答系统

​ ~~~~~~~~ 最近,课程设计要求做关于知识图谱的调研工作。调研过程中,在网络上发现诸多同学自行构建知识图谱的相关内容,就考虑自己自行搭建一个。经过调研和基于自己技术的考量,最终还是打算做基于知识图谱的电影知识智能问答系统(主要是数据集比较好构建)。虽然比较

PCA降维原理 操作步骤与优缺点

PCA全称是Principal Component Analysis,即主成分分析。它主要是以“提取出特征的主要成分”这一方式来实现降维的。 介绍PCA的大体思想,先抛开一些原理公式,如上图所示,原来是三维的数据,通过分析找出两个主成分PC1和PC2,那么直接在这两个主成分的方向上就可以形成一个平面

yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制,纯代码(22.3.1还更新)

CBAM,SE,ECA,CA注意力添加到yolov5网络中,5.0版本

U-Net介绍

Unet 发表于 2015 年,属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题,由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向,如卫星图像分割,工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构,结构简单但很有效。 Unet主要可分为

机器学习——图像分类

1 图像分类的概念1.1 什么是图像分类?图像分类,根据图像信息中所反映出来的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法1.2 图像分类的难度●任何拍摄情 况的改变都将提升分类的难度1.3 CNN如何进行图像分类●数据驱动型方法通用流程1.收集图像以及对应的标签,形成数据集2.使用机器学习训练

改变conda虚拟环境的默认路径

conda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下,如果选择默认路径,那么之后创建虚拟环境,也是安装在用户目录下。不想占用C盘空间,可以修改conda虚拟环境路径。(1)首先,找到用户目录下的.condarc文件(C:\Users\username)。**(2

【深度学习】基于卷积神经网络(tensorflow)的人脸识别项目(四)

实现一个基于界面化的一个人脸识别。本篇主要是实现第四步。最后一篇咯 1. 首先需要收集数据,我的想法是通过OpenCV调用摄像头进行收集人脸照片。 2. 然后进行预处理,主要是对对数据集分类,训练集、验证集、测试集。选取合适的参数,例如损失函数。图像灰度化、归一化等等操作。 3. 开始训练模型,提前

PIE Engine机器学习遥感影像监督分类全流程(附源码)

本文中,作者基于PIE Engine遥感云计算平台进行遥感影像监督分类,详细介绍了遥感影像分类的数据预处理、模型训练及结果可视化。

spss分析方法-聚类分析

聚类分析是根据研究对象的特征,按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说: 一、实际应用 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用

使用CycleGAN训练自己制作的数据集,通俗教程,快速上手

总结了使用**CycleGAN**训练自己制作的数据集,这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马,马变斑马,两个不同域之间的相互转换。教程中提供了官网给的源码包和我自己调试优化好的源码包,大家根据自己的情况下载使用,推荐学习者下载我提供的源码包,可以少走一些弯路,按照我的教程,能较快上手训练使用..

传奇服务器容易受到什么攻击,怎么防御攻击?

这种攻击类型是,不断的模仿真的传奇玩家,在登陆你的游戏,但一直不登录进入,让你的登陆网关饱满,这个是很常见的攻击类型,经常到了广告时间,网关上显示上千人在登陆你的传奇,但因为登陆人数过多,导致网关无法处理,所以正常的玩家也是进不来,在输入账号密码以后,点击确定没有反应,第二种就是点开始以后,出现黑屏

基于SpringBoot工程开发Docker化微服务

基于SpringBoot框架,开发Docker化的微服务的示例。