基于Python的人脸互换系统设计与实现
在获取人脸关键点集合后，我们需要计算这些关键点的凸包（convex hull）（凸包是一个计算几何（图形学）中的概念：在一个实数向量空间 V 中，对于给定集合 X，所有包含X 的凸集的交集 S 被称为 X 的凸包。在上述人脸仿射变换后，我们得到人脸结构和位置的变换，但我们没有对人脸区域亮度进行调整，
单变量时间序列平滑方法介绍
在本文中将介绍和解释时间序列的平滑方法
YOLOv5、v7改进之二十八：ICLR 2022涨点神器——即插即用的动态卷积ODConv
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5、v7系列算法，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLO系列算法的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己
有限元法（Finite Element Method，FEM）原理详解
有限元法( FEM )是一种流行的方法，用于数值求解工程和数学建模中出现的微分方程。
TransBigData：一款基于 Python 的超酷炫交通时空大数据工具包
TransBigData是一个为交通时空大数据处理、分析和可视化而开发的Python包。TransBigData为处理常见的交通时空大数据（如出租车GPS数据、共享单车数据和公交车GPS数据等）提供了快速而简洁的方法。TransBigData为交通时空大数据分析的各个阶段提供了多种处理方法,代码简洁
Unbuntu22.04安装教程以及Unbuntu下C++环境的配置
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【新学期，新FLAG】
大三学生，因为就业很迷茫，相比我身边很多同学，两年了，大部分就会完成老师布置的实验（还需要百度参考别人写的，无法独立解决），还有甚者，读了两年，打了两年游戏，没错，我室友就是这样的，我们成绩分平时成绩和期末，平时成绩有测验。说实话，这种情况坑的就是老实的同学，为啥，胆子大的都拿手机抄啊，某次测验完，
【Python深度学习】深度学习框架搭建模版
四步轻松解析深度学习框架搭建模版过程，欢迎学习~
10种常见的回归算法总结和介绍
线性回归是机器学习中最简单的算法，它可以通过不同的方式进行训练。 在本文中，我们将介绍以下回归算法：线性回归、Robust 回归、Ridge 回归、LASSO 回归、Elastic Net、多项式回归、多层感知机、随机森林回归和支持向量机。
Diffusion models代码解读：入门与实战
Diffusion models代码解读：系列文章汇总导航
[大数据]数据可视化 -- 练习卷
是指发现并纠正数据文件中可识别错误的最后一道程序，是对数据的完整性、一致性和准确性进行重新审查和校验的过程。．动态图表是图表分析的较高级形式，当用户执行某个操作后，图表中的数据会随之发生变化，这种图表也称为。相结合的方式，可以很好地阐释单个系列数据从一个值到另一个值的变化过程，形象地说明数据的流动情
Opencv项目实战：10 面部特征提取及添加滤镜
《Opencv项目实战：10 面部特征提取及添加滤镜》在本次项目，我将采取dlib和shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件，为图像添加蒙版，更改嘴唇的色号，如果你想修改其他的部位，它的方法是同理的，除此之外，我还会让图片显示出脸部的68个地表，请敬请期待吧！
【365天深度学习训练营】第四周 猴痘病识别
猴痘病识别
CNN-运动鞋品牌识别
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《新学期，新Flag》乘风破浪
经常摆烂的大三学长，计算机专业，准备努力往上爬，一步一步的超越我前面的人，把他们狠狠的甩到后面。
【Python初级人工智能精讲】用Paddlehub给一段没有标点符号的文字加上合适的标点符号
还在为给文字添加标点符号抓狂吗？快来看看，估计3分钟不到你就学会了
未来大数据还有就业机会吗？
为什么劝大家要关注行业前景？举一个简单的例子：在11年移动互联网的风口，马化腾坦言，当年要是没有抓住时机推出微信，那么移动互联网的门票就跟他无缘了。时势造英雄，对个人而言亦是如此。跟随趋势，找准自己未来发力的赛道，在合适的时间干合适的事，就是抓住自己的未来。而行业研究就是为了得出面向未来的结论。所以
基于扩散模型的图像压缩：创建基于Stable Diffusion的有损压缩编解码器
Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。
【DL】第3章 使用词嵌入计算文本相似度
正如我们在上一步中看到的，与单词相关联的向量对单词的含义进行编码——彼此相似的单词具有彼此接近的向量。事实证明，词向量之间的差异也编码了词之间的差异，所以如果我们将“儿子”这个词的向量减去“女儿”这个词的向量，我们最终会得到一个差异，可以解释为“从男变女。此外，它可能是最著名的嵌入示例，而嵌入是深度
