搞 AI 建模预测都在用 Python，其实入门用 SPL 也不错
可以用来做人工智能建模预测的工具非常多，比如Python, R, SAS，SPSS等，其中Python由于简单易学、丰富的数据科学库、开源免费等特点备受欢迎。但是对于不太熟悉数据建模算法的程序员来说，使用Python建模还是比较复杂，很多时候拿到数据并不清楚该做怎样的处理，选择什么样的算法。其实，在
【计算机视觉】图像增强——图像的形态学操作
主要介绍常见的数学形态学运算基本方法，了解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
Opencv项目实战：07 人脸识别和考勤系统
我们将学习如何以高精度执行面部识别，首先简要介绍理论并学习基本实现。然后我们将创建一个考勤项目，该项目将使用网络摄像头检测人脸并在 Excel 表中实时记录考勤情况。
时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度
在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。并且它与 scikit-learn 可以完美的集成使用。
[BPU部署教程] 教你搞定YOLOV5部署 (版本: 6.2)
在BPU上部署yolov5，实现目标检测功能
opencv入门四
opencv
python从入门到实践：项目1-ATM取款机（完成代码）
通过上图，我们可以看到，一个完整的项目，基本包括三个部分：用户视图层、接口层、数据处理层，其中，用户视图层是用来接收用户的数据输入的，比如：有户名，密码；接口层是要接收用户视图层传来的数据，然后做判断：名字是否存在、密码是否正确，这就要求接口层调用数据处理层的方法；数据处理层就需要接收接口层的参数，
猿创征文｜深度学习基于ResNet18网络完成图像分类
CIFAR-10数据集包含了10种不同的类别、共60,000张图像，其中每个类别的图像都是6000张，图像大小均为32×3232×32像素。
研二弱鸡的新学期flag
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【深度学习前沿应用】目标检测
【自然语言处理（NLP）】目标检测，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
猿创征文｜人工智能啾养成之路 - 写代码三天，CSDN治好了我的精神内耗
猿创征文｜侯小啾的IT之路 - 写代码三天，CSDN治好了我的精神内耗
猿创征文｜TensorFlow部署及最佳实践
TensorFlow （dataflow programming）是一个机器学习框架，如果你有大量的数据，或者你在追求人工智能最先进的技术：深度学习、神经网络等，它都会使你如虎添翼。
数学建模学习（99）：多目标寻优 非支配排序遗传算法NSGA III
python 多目标寻优 非支配排序遗传算法NSGA III
Opencv图像基本操作——读取、显示、截取图像、属性、颜色通道、边界填充、图像融合
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365天深度学习 | 第7周：咖啡豆识别
关于卷积的相关知识可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/114278995。我们可以通过class_names输出数据集的标签。2)需要的存储容量大，不利于部署。在官方模型与自建模型之间进行二选一就可以了，选着一个注释掉另外一个。VG
分类模型评估的实际编码
从实际编码的角度出现看看如何用代码评价分类模型的好坏。
猿创征文|OpenCV编程——计算机视觉的登堂入室
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄像头和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图像处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系
【深度学习】7-矩阵乘法运算的反向传播求梯度
本节以较简单的例子来理解矩阵乘法下的反向传播过程。为了稍微形象一些，这里同样会用到计算图来进行描述。
最大似然估计(MLE)入门教程
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
