Opencv 图像处理：数字图像的必会知识
OpenCV 于 1999 年由 Intel 建立；开源发行的跨平台计算机视觉库；操作系统： Linux 、 Windows 、 Android 、 Mac OS构成： C 函数和少量 C++ 类；接口： Python 、 Java 、 MATLAB 等语言opencv 是数字图像处理和计算机视觉领
Pytorch+Python实现人体关键点检测
用Python+Pytorch工程代码对人体进行关键点检测和骨架提取，并实现可视化。
一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理
知识蒸馏就是把一个大的教师模型的知识萃取出来，把他浓缩到一个小的学生模型，可以理解为一个大的教师神经网络把他的知识教给小的学生网络，这里有一个知识的迁移过程，从教师网络迁移到了学生网络身上，教师网络一般是比较臃肿，所以教师网络把知识教给学生网络，学生网络是一个比较小的网络，这样就可以用学生网络去做一
[时间序列预测]基于BP、LSTM、CNN-LSTM神经网络算法的单特征用电负荷预测[保姆级手把手教学]
本文章主要从3个算法BP、LSTM、CNN-LSTM进行时间序列预测的讲解，主要案例是利用单特征电力负荷预测进行讲解。对比三个模型在用电负荷预测中的优越性。
科比，老大1000天
不知不觉，老大已经走了1000天了，正好这个星期的数据分析的课就是科比投篮可视化，让我一起来分享一下吧。shot_zone_basic 投篮区域（更具体）combined_shot_type 进攻方式。game_event_id 比赛时间id。shot_zone_range 投篮范围。shot_ma
参与CSDN1024程序员节活动
有幸参与了CSDN主办的1024程序员活动-岳麓对话，聆听各位专家畅谈中国软硬件产业的根技术以及前沿科技的发展现状和未来。听程序员们聊技术，都比较实在落地，在谈到如果你有个孩子在读大学你会推荐他学什么专业和技术时，各位大佬都集体推荐本专业或本专业的基础学科，都充满了对自己行业的自豪感。小冰CEO李笛
深度学习提高模型准确率方法
嫌麻烦的：自己做的项目有现成的，就迁移学习 自己数据集单一的，就从数据集入手模型过拟合：就改进模型的超参数，或者正则化，权重衰减，Dropout模型欠拟合：就增加复杂模型，增加epoch模型训练时间过长：批次处理标准化。
【数据挖掘 | 可视化】 WordCloud 词云（附详细代码案例)
在七夕节中，博主写了一篇为女友收集QQ聊天记录做可视化词云的文章获得广泛好评，一直有小伙伴希望能出一篇教程，今天他来啦！ 一文带你速通词云🙋♂ 一、安装wordcloud二、一个简单的词云三、优化词云四、中文版词云4.1colormap 修改主色调4.2修改部分字体的颜色五、自定义轮廓（根据图
12个常用的图像数据增强技术总结
扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。通过训练具有多种数据类型的模型，我们可以获得更“泛化”的模型。
图像处理黑科技—破解文档识别难题（PS检测、弯曲拉平、切边切片、摩尔纹）
我们把 OCR 比做 AI 技术的一双慧眼，帮助人工智能看清所有需要处理的文字内容、符号信息，然而目前低质文档图像的识别问题似乎已经成为 AI 技术落地中的瓶颈，文档图像作为一种非结构化数据，其分析识别面临一些技术难点。
【Python数据科学快速入门系列 | 10】Matplotlib数据分布图表应用总结
本篇文章总结常用的数据分布图表。数据分布图表强调数据集中的数值及其频率或分布规律。常见的有统计直方图、核密度曲线图、箱形图、小提琴图等。
pytorch模型转换为rknn模型，使用npu推理
然后在rknn文件夹下，找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集，将它们复制到新的文件夹中，作为rknn模型转换目录。🎼量化精度分析：该功能将给出模型量化前后每一层推理结果与浮点模型推理结果的余弦距离，以便于分析量化误差是如何出现的，为提高量化模型的精度提供思路
OpenCV实战（1）——OpenCV与图像处理
OpenCV 是一个跨平台计算机视觉和机器学习库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本节将介绍 OpenCV 的基础知识，以及如何编译运行 OpenCV 程序，并介绍如何完成最基本的图像处理任务——读取、显示和保存图像。除此之外，鼠标事件和图形绘制也是 OpenCV 计算机视觉项目中常用
最新｜全新风格原创YOLOv7、YOLOv5和YOLOX网络结构解析图
分享一下绘制的全新风格 YOLOv5网络结构图、YOLOv7网络结构图和YOLOX网络结构图
TPH-YOLOv5 | 基于Transformer的YOLOv5小目标检测器 | 四头加注意力
在无人机捕获的场景中进行对象检测是最近的一项热门任务。由于无人机总是在不同的高度航行，物体尺度变化剧烈，给网络优化带来了负担。
卡尔曼滤波实例——预测橘子的轨迹
step3:将质心送入卡尔曼滤波器，获取到预测的下一次橘子的质心位置。step1:获取橘子的检测框。视频中截图的一张带有橘子的图。step2:求取橘子的质心。检测橘子轮廓最小外边框代码。
使用pandas-profiling对时间序列进行EDA
在这篇文章中，我将利用 pandas-profiling 的时间序列特性，介绍EDA中的一些关键步骤。
你安全吗网剧技术探讨-个人向
花了两三天时间刷完了网剧 你安全吗，说实话还是挺好看的，剧情跌宕起伏，还没有那么多情情爱爱，并且传播给观众各种网络安全意识。剧中出现了大量技术相关，所以想写一篇文章来对一些我知道的技术进行探讨，当然这些都是我的个人观点，不喜勿喷。不对的地方也请大神们指正。说实话，虽然也有一些bug，但是总的来说是一
深度学习visio作图技巧
不显示跨线：设计→连接线，取消显示 跨线的勾选。
图卷积神经网络GCN及其Pytorch实现
ICLR作为机器学习方向的顶会，最近看了ICLR2023 Openreview的论文投稿分析，通过2022和2023年论文关键词、标题高频词等信息的可视化比较。根据前十的关键词频率排名频率来看，基本上和去年保持一致，大火的领域依旧大火。但是可以明显看到前五名关键词的频率差距逐渐减少。有意思的是这一关
