《Yolov5实验数据全部开源》
公开了个人实验数据及配置文件代码
NVIDIA Maxine 姿势识别极简教程
NVIDIA Maxine是一套GPU加速的SDK，它用人工智能重塑了音频和视频，提升了标准麦克风和摄像头的能力。Maxine提供最先进的实时人工智能音频、视频和增强现实功能，可内置到端到端深度学习流程中。使用一个标准的摄像头，使实时身体姿态识别成为可能。能够让您享受有趣、迷人的AR效果。
Python 3.11比3.10 快60%：使用冒泡排序和递归函数对比测试
Python 3.11中特意强调了优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？
机器学习作业(第十八次课堂作业)
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轻松学习学 Pandas：17个函数操作可以这样学起来
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。喜欢记得收藏、点赞、关注。sort_values(dogs[dogs['size'] == 'medium'] .sort_values('type') .groupby('typ
机器学习——k近邻（KNN算法）工作原理、代码实现详解
机器学习——k近邻（KNN算法）工作原理、欧式距离、代码实现详解
Python-安装Pytorch
文章目录一.安装Anaconda二.创建虚拟环境三.安装pytorch四.配置jupyter notebook注：本文参考了深入浅出PyTorch一.安装Anaconda安装步骤略.二.创建虚拟环境1.打开Anaconda Prompt2.创建虚拟环境conda create -n env_name
计算机视觉系列（二）——迁移学习
目录一、迁移学习与微调二、如何寻找预训练的模型？三、初始化模型四、将 ResNet 迁移到 CIFAR-10 上一、迁移学习与微调ImageNet 数据集大约有 120w 个样本，类别数为 1000；MNIST 数据集只有 6w 个样本，类别数为 10。然而，我们平常接触到的数据集的规模通常在这两者
大数据智能平台的构建策略与步骤
大数据是社会数字化的产物，随着业务成熟度的逐渐向上发展，面对的需求逐渐多样化和个性化，对于创新的要求也越来越高，因此可以说智能数据是大数据发展的高级阶段，是大数据在应用创新落地方向的核心要求。
多目标追踪小抄：快速了解MOT的基本概念
MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出
梯度和法向量的统一理解
在学习梯度和曲面上一点处的法向量的时候，发现它们的计算方法非常相似，但是一开始进入了误区，甚至以为梯度应该是模最大的切向量。想了好久才从几何意义的角度把梯度和法向量统一，希望下面的内容能帮助你加深理解。1.梯度严格意义上梯度只能说是只是函数的梯度。以二元函数为例，对应的平面方程：在某一点=处，如果我
如何快速拷贝整个网站所有网页
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PyTorch学习笔记（十一）——ResNet的实现
目录一、Residual Block二、ResNet 架构三、训练/测试 ResNet附录：完整代码一、Residual Block残差块有以下两种：实现如下：import torchfrom torch import nnimport torch.nn.functional as Fclass R
【OpenCV学习笔记15-目标跟踪算法介绍及实战
文章目录1. 目标追踪介绍2. OpenCV目标追踪算法介绍3. 目标追踪过程3.1 定义目标追踪算法3.2 初始化追踪器集合3.3 更新目标追踪器3.4 绘制目标区域3.5 对感兴趣的区域进行框截取ROI：3.5.1 框选ROI区域：3.5.2 截取ROI：3.7 **根据需要创建新的追踪目标**
概率还不会的快看过来《统计学习方法》——第四章、朴素贝叶斯法
作者简介：整个建筑最重要的是地基，地基不稳，地动山摇。而学技术更要扎稳基础，关注我，带你稳扎每一板块邻域的基础。博客主页：啊四战斗霸的博客专栏：《统计学习方法》第二版——个人笔记创作不易，走过路过别忘了三连击了哟！！！关注作者，不仅幸运爆棚，未来更可期！！！***有代码，就有注释！！！Triple
卷积神经网络(原理与代码实现)
卷积神经网络1、卷积的概念2、感受野的概念3、全零填充(padding)4、Tensorflow描述卷积层4.1 卷积(Convolutional)4.2 批标准化（Batch Normalization，BN）4.3 池化4.4 Dropout5、简单CNN实现CIFAR10数据集分类5.1 ci
一个简单实例解析移动平均模型 Moving-Average Models
本文将使用简单的说明性示例来解释移动平均模型（Arima [p，q]中的MA [Q]）。
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stata 工具变量法【计量经济系列（七）】 1. 内生性2. 工具变量3. 2SLS （二阶段最小二乘法）4. 弱工具变量5. 工具变量外生性的过度识别检验6. 豪斯曼检验6.1 传统豪斯曼 6.2 杜宾-吴-豪斯曼检验（DWH）
C++/OpenCV connectedComponentsWithStats函数异常解决方案（查找连通分量问题）
查询连通分量异常问题，输入三通道异常，输入单通道OK
【注意力机制集锦2】BAM&SGE&DAN原文、结构、源码详解
视觉注意力机制领域BAM及DAN的原文、结构、源码解读
