【机器人开发】一文解析ROS的launch启动文件
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警惕AI复制，几张图片就能实现视频伪造
CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：https://marketing.csdn.net/p/bb5081d88a77db8d6ef45bb7b6ef3d7f参赛话题：哪项人工智能技术使你感受到了神奇？话题描述：在你漫长炼丹之旅，哪一项人工智能技术最让你印象深刻？前言前端时间悬疑剧《猎罪图鉴》热播
GAN能进行股票预测吗？
在过去的研究中，出现了而很多的方式，但这些方式和方法并不是很成功，所以本文将这个领域的研究扩展到GANs。看看GANs这个领域是否能够进行预测。
使用 flask_whooshalchemyplus jieba实现flask的全局搜索
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pyqt5+AI健身+CPU实时检测+mediapipe 可视化界面opencv实现人体关键点检测，AI健身计数等功能
一、图片检测：注：中间数字为角度。采用的是12，14，16，可自由更改。二、视频检测 （cpu运行）：注：左上角为fps，左下角为次数统计。三、配置环境1.安装mediapipe2.安装pyqt53.安装opencv...
通俗解读人脸检测框架-RetinaFace
2019年何凯明提出Focal Loss时为了验证Focal Loss的可行性，顺便（没错，就是顺便）提出了RetinaNet。RetinaFace是在RetinaNet基础上引申出来的人脸检测框架，所以大致结构和RetinaNet非常像。
Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑
在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接
深度学习之梯度下降与优化
参考简单认识Adam优化器 - 知乎三种梯度下降算法的比较和几种优化算法 - 知乎pytorch学习系列（4）：常用优化算法_ch ur h的博客-CSDN博客一、问题的提出大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。 优化指的是改变 以最小化或最大化某个函数 的任务。 我们通常以最小化
【机器视觉 + HALCON】 - 卡尺1D测量原理
相比于计算机视觉领域使用深度学习方法而言，传统视觉方法虽然学习与编码成本很高，但是相较之下更为靠谱，每个操作都是可解释，可复现的。对于一些精度要求较高，训练样本很少且检测场景比较模板化的任务，使用传统视觉方法是非常有效的本文简单介绍一下HALCON中1D卡尺测量原理，该部分也是传统视觉方法中最基础也
YOLOv5解析 | 第一篇：快速部署YOLOv5模型
大家好，我是『K同学啊』！拖了好久，终于要开始目标检测系列了。自己想过好几次，想尽快出几期目标检测算法的博客教程，但是一直苦于不知道如何写，才能让大家轻松、快速、高效的入门目标检测算法。这段时间终于有个一个比较靠谱的思路。我是这样计划的：首先，带大家先将算法跑起来，不然都不知道在干嘛，纯理论的东西看
Residual, BottleNeck, Inverted Residual, MBConv的解释和Pytorch实现
上篇ConvNext的文章有小伙伴问BottleNeck，Inverted Residual的区别，所以找了这篇文章，详细的解释一些用到的卷积块，当作趁热打铁吧
使用PyTorch复现ConvNext：从Resnet到ConvNext的完整步骤详解
ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构，不仅超越了基于 Transformer 的模型（如 Swin），而且可以随着数据量的增加而扩展！今天我们使用Pytorch来对其进行复现。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（8）：降维
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-
企业上云的增效
一、企业上云增效1、当下，IT 界的最佳技术组合可能就是“云计算 + 人工智能”。云计算解决了扩展性、数据存储、性能等问题，而人工智能技术则大大提高了数据分析和处理效率。2、无需购买硬件，也无需维护和扩展基础架构，因此可以将您的资源集中用于发掘新的洞察。3、云计算可以为现代化应用的峰值需求“无限续杯
python 参加某图像去噪比赛有感
python 参加某图像去噪比赛有感用之前的去噪图镇文一、体会二、收获三、经验分享(部分源码展示与注释)3.1 输入3.2 网络3.3 损失函数3.4 传统滤波方法四、主要参考链接用之前的去噪图镇文一、体会本菜鸡本科毕设在FPGA上搞过图像滤波等算法，研究生期间虽然搞的是基于深度学习的图形学，但是主
图片、视频超分模型RealBasicVSR安装使用 | 机器学习
一个好用的超分模型推荐——RealBasicVSR
机器学习系列8 基于Python构建Web应用以使用机器学习模型
👽👽👽在本文中，我将带你使用Python的Flask框架与Pickle模块构建了Web应用程序，在UFO目击数据集上构建了逻辑回归多分类模型，并将其集成在Web程序中。🏆🏆🏆
从入门到一位合格的爬虫师，这几点很重要
一位合格的爬虫师没你想的这么简单
2022数维杯数学建模竞赛A\B\C题目思路
2022数维杯数学建模竞赛目录A题：数据题第一问第二问第三问第四问第五问B题：疫情题第一问第二问第三问第四问目录A题：数据题A：评价问题、机器学习问题（套算法就可做，相关算法现学上手快，所有人都可以选）首先来看附件数据，行为不同的银行（未编号），每个银行有64个指标，最后一列1表示破产，0表示存活，
Windows下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程 附带各个版本安装包
2.Cuda的下载安装及配置2.1安装Cuda2.1.1查看本机是否有独立显卡首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER...
