三本书帮你看淡元宇宙
三本书带你看淡元宇宙——元宇宙到底是什么？至今为止没有一个人、一个公司能给出具体且确切的定义，都是在说，你们认为的A不是元宇宙，你们认为的B也不是元宇宙，但是具体是什么，这个东西很复杂，它涉及了方方面面......
【重温SSM框架系列】9 - SpringMVC中的拦截器和异常处理
SpringMVC中的拦截器和异常处理拦截器拦截器和过滤器的区别自定义拦截器1. 创建MyInterceptor类并实现HandlerInterceptor接口2. 在spring-mvc.xml中配置自定义的拦截器异常处理简单异常处理器SimpleMappingExceptionResolver自
windows装Ubuntu双系统，以及Ubuntu深度学习环境的安装
Windows安装Ubuntu双系统以及Ubuntu系统下虚拟环境搭建踩坑记录。
从0开始的深度学习——【tensorflow】创建一个神经网络
我们用tf.keras来创建神经网络：什么是tf.keras?,简单地说就是tensorflow中已经帮你封装好的一些包，它的作用是可以帮你快速搭建网络模型。我们以创建一个能自动识别图片里的数字的神经网络为例子：大致流程：其大致步骤如下：import： import相关模块，将你要用的模块引用到你的
特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试
树形结构为什么不需要归一化?使用独热编码和标签编码对模型的表现影响大吗？
使用格拉姆角场(GAF)以将时间序列数据转换为图像
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
基于人脸识别的人脸考勤机实现（训练、测试、部署）
代码下载地址：下载地址一、硬件：Windows10或11（无需GPU）或MacOS 都测试可行普通RBG USB摄像头二、软件：Python：3.7opencvDlib二、用法：使用python demo_full.py --{参数名}={参数值} -h, --help sh
OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换
OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.
【githubgirl】GitHub 上一款可在终端运行的色彩查询工具，提供了不少简洁优雅的色系供选择
国内一位 AI 工程师在 GitHub 上开放的一套算法理论基础知识：Reflection Summary。里面涵盖了数学、数据预处理、机器学习、深度学习、自然语言处理等多个技术领域的面试知识。GitHub：github.com/sladesha/Reflection_Summary GitHub
OpenCV图像处理——GUI功能（二）
OpenCV图像处理文章目录OpenCV图像处理一、图像入门1.读取图像2.显示图像3.保存图像二、视频入门1.用相机捕捉视频2.播放视频文件3.保存视频总结一、图像入门1.读取图像使用 cv.imread() 函数读取一张图像，图片应该在工作目录中，或者应该提供完整的图像路径。第二个参数是一个 f
Python调用百度API实现人脸融合
本博文实现了调用百度API接口进行人脸特征信息融合。人脸特征融合技术适用于企业互动娱乐，相机，美妆，换脸换发等小程序、APP，可以为产品应用增加亮点和趣味性，感兴趣的小伙伴行动起来啊
“探店”低代码
我是一名大龄开发人员，历经 LOGO ， Pascal ，C/C++ ， Java ， C#/F# ， JavaScript ， Python ， TypeScript ， Rust ， Go 等语言的磨练 ， 通俗来说就是一位发量少的码农 。我第一次听到低代码是在2017年，感受是什么？ 内心话是
隐马尔可夫模型问题一：求模型观测序列的概率
背景隐马尔可夫模型关注的三个问题中，第一个是求模型观测序列的概率。暴力求解已知HMM模型的参数λ=[A,B,π]\lambda = [{\bf{A,B,\pi }}]λ=[A,B,π]， A{\bf{A}}A是隐藏状态转移概率矩阵，B{\bf{B}}B是观测状态概率矩阵。对于隐藏状态的初始概率分布
【ML】机器学习西瓜书 思维导图
以下为周志华老师《机器学习》（西瓜书）各章节知识点总结而成的大型思维导图。 该思维导图侧重概念了解，未涉及模型数学原理。如有深入学习需求，请详读相关书籍。 尊重知识产权，转载请注明出处。...
Python 数学建模 Topsis 优劣解距离法
Topsis优劣解距离法用于求解 [样本 - 指标] 类型的数据，其行标签为样本序号，列标签为指标名称，将其 shape 记为 [sample, feature]原始的 Topsis 是默认所有指标的权重相等，如果有四个指标，则权重向量是 [0.25 0.25 0.25 0.25]本文将会讲解 熵权
基于人脸识别、姿态检测、距离估计的看电视姿态检测
人脸识别：检查谁在看头部姿态估计：检查是否在看距离估计：检查是否离电视太近代码下载地址：下载地址AI分析看电视行为一、功能：人脸识别：检查谁在看头部姿态估计：检查是否在看距离估计：检查是否离电视太近二、硬件：Windows10或11（无需GPU）或MacOS 都测试可行普通RBG USB摄像头三、软
yolov5——训练策略
yolov5——训练策略前言前言yolov5的训练策略big big丰富，这也是yolov5涨分厉害的reason，目前yolov5的使用量也是非常大的，官网的star已经23.5k了，无论是在迁移学习还是实际场景的应用都是非常广泛的。之前参加比赛，发现好几页的选手都在使用yolov5，确实有必要梳
RetinaNet详解（附Pytorch代码讲解）
RetinaNet详细解读
python - pip 命令合集
目录1.pip与pypi介绍2.pip 常用命令3.pip安装本地whl文件4.更换国内pip源1.pip与pypi介绍pip为Python 包管理工具，提供查找、下载、安装、卸载等功能，为easy_install替代品pypi是python官方第三方库仓库(开源包公共存储库)，可下载或上传自己开发
哪个激励函数要求初始值不能为0？
让我怀疑人生了！高中数学题悖论证明题！证明1=2，答案哪里出错了？如何证明1=2？证明如下：设a和b是两个相等的正数那么 a2=aba^2=aba2=aba2−b2=ab−b2a^2-b^2=ab-b^2a2−b2=ab−b2(a+b)(a−b)=b(a−b)(a+b)(a-b)=b(a-b)(a+
