【车牌识别】基于HOG特征提取和GRNN网络的车牌识别算法matlab仿真
从图的算法流程图可知，基于车牌图像字符特征提取和神经网络的识别算法其首先将训练样本数据进行预处理，得到质量较高的样本数据，然后对这些样本数据进行HOG特征提取，再将特征数据通过神经网络进行训练学习最后得到基于神经网络的车牌识别模块。然后采集一些常规的测试样本图片，同样，对这些样本进行预处理操作，然后
回归问题的评价指标和重要知识点总结
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
基于百度飞浆平台(EasyDL)设计的人脸识别考勤系统
软件主要是应用在高校给学生进行考勤、签到处理，所有在功能上需要健全，支持人脸签到，支持输入学号签到，支持添加学生，支持删除学生；在界面上也支持请假管理，需要请假的学生在界面上录入请假事由，方便上课老师了解该学生的详细情况。...
Halcon实例转OpenCvSharp(C# OpenCV)实现--瓶口缺陷检测(附源码)
本文主要介绍如何使用OpenCvSharp实现瓶口缺陷检测实例。
NLP下的bert模型的一些学习
学习NLP过程中的一些自己的笔记
城市土地利用分布数据/城市功能区划分布数据/城市poi感兴趣点/植被类型分布
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AI遮天传 ML-回归分析入门
入门回归分析真的超简单！
详解机器翻译任务中的BLEU
BLEU的计算和Python的简单实现
50个常用的Numpy函数解释，参数和使用示例
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。
【OpenCV 例程200篇】219. 添加数字水印（盲水印）
盲水印是以数字数据的方式嵌入图像中，在一般条件下是看不到的，需要特殊处理后才能提取到水印信息。最低有效位（Least significant bit）盲水印，是最简单方便的盲水印实现方法。该方法的原理是将数字水印信息保存为二值图像，嵌入到原始图像的最低位，即将原始图像的最低有效位替换为水印图像。把彩
DGL中异构图的一些理解以及异构图卷积HeteroGraphConv的用法
相比同构图，异构图里可以有不同类型的节点和边。这些不同类型的节点和边具有独立的ID空间和特征。 例如在下图中，”用户”和”游戏”节点的ID都是从0开始的，而且两种节点具有不同的特征。因此异构图才是最能够表达和适用我们真实世界的各种表达的。下面可以使用DGL创建一个如下的异构图：一共有三种实体，三种关
ubuntu20.04安装VITIS_HLS2021.2配置OPENCV4.4和VITIS_LIBRARIES(详细版)
大家好，今天给研友们配置一下这个VITIS_HLS，因这其中经历太多的坎坷，为让大家原理配置环境的烦扰，本人出个详细版，望大家喜欢我之前的博客已经出过vitis的安装，在此不在赘述，直接给出我博客的链接，请大家不要使用里面的opencv的安装，我在第三节会讲解opencv的安装（这个巨大的坑）VIT
OCR文字识别方法综述
摘 要：文字识别可以把海量非结构化数据转换为结构化数据，从而支撑各种创新的人工智能应用，是计算机视觉研究领域的分支之一，其任务是识别出图像中的文字内容，一般输入来自于文本检测得到的文本框截取出的图像文字区域。近几年来，基于深度学习的文字识别算法模型已取得不错成果，其过程无需进行特征处理且可以实现复
利用python的networkx3.0 进行GIS的网络分析
从shp文件构建网络数据，再进行出图和分析，利用python的相关库，networkx，np等
【手把手带你学习神经机器翻译--模型篇】
全连接神经网络(FullyConnected Neural Network,FCNN)，是深度神经网络中最基本的一种结构，如图所示。按照神经元所处的位置划分，全连接网络由输入层，隐藏层和输出层组成，通常第一层为输入层，最后一层为输出层，中间部分全为隐藏层。顾名思义，全连接神经网络中每一个神经元都与
数学建模（学习记录）——层次分析法
准大二小白暑假准备高教杯，为了督促自己学习数学建模，来记录下学习情况。自己所学课程由清风老师讲解，文章末尾有其公众号及试听课地址。该课程主要讲解了十个模型，并讲解了相应的常用算法。————————————————————————————————————————————————————————————
深入浅出PyTorch中的nn.CrossEntropyLoss
PyTorch中的交叉熵详解
花了2个晚上，拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
警告⚠️⚠️⚠️请认真阅读此文，操作不慎可能血亏真金白银吴恩达算是我的精神导师了，很早之前就是看他的视频入门机器学习。他的经典课程《机器学习》 2012 年上线，十年间近 500 万人注册。最近他开发的机器学习专项课程由deeplearning.ai和斯坦福大学提供，上线Coursera。我花了两个
pandas.read_csv() 处理 CSV 文件的 6 个有用参数
pandas.read_csv 有很多有用的参数，你都知道吗？本文将介绍一些 pandas.read_csv()有用的参数，这些参数在我们日常处理CSV文件的时候是非常有用的。
不懂AI不会写代码怎么做专业时序预测
预测是业务开展、数据分析、算法开发时的一个高频话题，贯穿各行各业的经营过程：不管是高层要做战略规划，管理层要做生意计划，还是执行层要决定执行数量，都依赖于通过预测判断未来。本文介绍一款最新预测工具DChain Forecast，不需要编写代码，也不需要了解深度学习和机器学习算法原理，跟随系统的引导
