OpenCV实战案例——车道线识别
方法：在图像中，黑色表示0，白色为1，那么要保留矩形内的白色线，就使用逻辑与，当然前提是图像矩形外也是0，那么就采用创建一个全0图像，然后在矩形内全1，之后与之前的canny图像进行与操作，即可得到需要的车道线边缘。TIPs:使用霍夫变换需要将图像先二值化。
使用基于注意力的编码器-解码器实现医学图像描述
使用计算机视觉和自然语言处理来为X 射线的图像生成文本描述。
Python通过二维数组制作单通道8位的索引图片
通过二维数组来生成单通道的索引图片，对生成的索引图片自己配置颜色，配置颜色的时候颜色表的数量如果小于17会使生成的图片位深度不是8。
python 矩阵运算
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自然语言处理之入门必学案例100例
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Pytorch实战 | 第4天：猴痘病识别
本文为内部限免文章参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可本周的代码相对于上周增加指定图片预测与保存并加载模型这个两个模块，在学习这个两知识点后，时间有余的同学请自由探索更佳的模型结构以提升模型是识别准确率，模型的搭建是深度学习程度的重点。DL+45。
微信版大语言模型来了：跨时空对话李白、教你高情商说话，API在线试玩全都有...
鱼羊 梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大规模语言模型，微信版，来了！并且甫一登场，就没藏着掖着：论文、API接口、在线试玩网站……一条龙全都齐备。续写文本、阅读理解等常规任务就不说了，这个名叫WeLM的AI，竟然直接让我和李白跨时空聊起了杜甫：我：现在有一首关于你的歌，其中一句歌词
我们能从后验分布中学到什么?贝叶斯后验的频率解释
假设我们从未知分布 q 中观察到 N 个独立且同分布的 (iid) 样本 X = (x1, ... , xN)。统计学中的一个典型问题是“样本集 X 能告诉我们关于分布 q 的什么信息？”。
计算机科学每日分享
金融学生学习计算机科学的每日分享。
22下半年：来长沙建第二支团队，与所读的30本书(含20本哲学书单/笔记)
自从之前写了这三篇文章：《我的求学十年(00至10)》、《我的十年青春(10至20)》、《20 21九死一生、22上半年读20本书》之后，我便决心每隔半年便把过程中的创业历程与读书笔记记录下来，一为不断反思，二 也为自己的人生做个见证，见证自己始终在不断的创造价值、造福社会、推动社会，也算不枉此生。
基于导频的信道估计实现
这是我研一通信系统仿真的专题答辩内容，就是当做笔记记录的，如果有内容上的错误请及时私信我，我会做出修改的，本文代码是可以用的，自己要多调试调试。
文本生成图像工作简述--概念介绍和技术梳理
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如，“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后，人工智能就像施了魔法一样，会产生相应的图像。
4K Star , Github上照片转漫画最强项目
AnimeGANv2 是一个基于 tensorflow 使用 python 开发的一款开源图片转漫画的一个项目，目前已累积到了4K star，是个很不错的项目。
查看CPU核数、内存使用情况【一文读懂】
最近在折腾openvino部署方法，需要分析基础CPU资源占用情况发现之前对基础top命令的使用处在初级阶段，趁着这次机会，对该命令进行了深入的学习避免重复搬砖、本博文主要是起到一个知识点汇总的作用前些年互联网知识、核心技术点分享有限、当前内卷逐步加速的大环境下，只要你愿意用心思、花时间总能找到靠谱
BP反向传播网络
本文介绍了如何通过反向传播误差修正模型参数，从梯度下降法等原理处学习如何进行反向传播，进而了解为什么模型参数的修正和激活函数相关。
sklearn 中的两个半监督标签传播算法 LabelPropagation和LabelSpreading
标签传播算法是一种半监督机器学习算法，它将标签分配给以前未标记的数据点。要在机器学习中使用这种算法，只有一小部分示例具有标签或分类。在算法的建模、拟合和预测过程中，这些标签被传播到未标记的数据点。
目标检测 YOLOv5 - v6.2版本模型在瑞芯微 Rockchip设备从训练到C++部署实践
目标检测 YOLOv5 - v6.2版本模型在瑞芯微 Rockchip设备从训练到C++部署实践flyfish源码地址Rockchip 支持 YOLOv5 v6.2 从训练到C++部署的全链条开发，包括。
利用yolov5进行目标检测，并将检测到的目标裁剪出来
写在前面：关于yolov5的调试运行在这里不做过多赘述，有关yolov5的调试运行请看：本文章主要讲解的是裁剪。需求：识别图片中的人物并将其裁剪出来如果只需识别人物的话，那么只需在yolov5中设定参数即可，例如使用命令行运行时：即为将参数设置为只识别人。此外需要将检测到的目标裁剪出来还需要目标的中
一个算法模型搞定千万种场景，人工智能领域出现一匹黑马
明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI不知不觉，AI技术的渗透，已经开始超出人们的想象。去医院照个CT，都有AI作为双重保障，通过视频画面动作识别，确定病人在进入机器前已经得到有效保护。还有流水线产品是否有瑕疵，公共场所人们是否戴了口罩，工人是否佩戴安全帽、后厨是否达到“明厨亮灶”、应急
Python使用Opencv画一个哆啦A梦(动态)，并制作成可执行文件.exe
Python使用Opencv画一个哆啦A梦(动态)，并制作成可执行文件.exe。没找到opencv的填充，就直接用for循环进行颜色填充。for循环进行颜色填充，其他的都是描线。
