Sober算子边缘检测与Harris角点检测1
此篇文章主要介绍了Sobel算子的底层运算规律，和cv Harris的相关介绍Harris opencv 的对应代码cv2.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k[, dst[, borderType]])参数类型src - 输入灰度图像，float32类型blo
3种时间序列混合建模方法的效果对比和代码实现
本文中将讨论如何建立一个有效的混合预测器，并对常见混合方式进行对比和分析
python 数据可视化01
一.学习的内容1.什么是数据可视化数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。2.使用matplotlib绘制简单图表（1）折线图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(4,19)y_max =
（超详细）Ubuntu18.04下安装及卸载opencv+opencv_contrib
（opencv版本问题 以及c++ python问题）为了做毕设，我已经被这个东西折磨了很多天了，现在真的悟了。写下人生的第一篇博客，希望能够帮助大家。版本：Ubuntu18.04 Opencv-4.1.2 Opencv_contrib-4.1.2百度云链接：https://pan.baidu.
手把手写深度学习(10)：用Pix2Pix GANs实现sketch-to-image跨模态任务(理论基础)
前言：2017年GANs正如火如荼地发展，有CGANs、DCGANs等前辈珠玉在前，Pix2Pix GANs横空出世，在多种多模态任务上有着亮眼的表现，并且首次把U-net结构带到了深层次生成模型当中，非常有意义。本文用Pix2Pix GANs实现sketch-image这一跨模态任务。encode
人工智能之自然语言处理技术总结与展望
1. 背景2. 预训练语言模型3. Prompt Learning4. 数据增强5. 总结
本科课程【数据结构与算法】实验2——单链表与双向循环链表的插入、删除操作(C++实现）
大家好，我是【1+1=王】， 热爱java的计算机（人工智能）渣硕研究生在读。如果你也对java、人工智能等技术感兴趣，欢迎关注，抱团交流进大厂！！！Good better best, never let it rest, until good is better, and better best.
OpenCV-Python实战（21）——OpenCV人脸检测项目在Web端的部署
将 OpenCV 计算机视觉项目部署在 Web 端一个有趣的话题，部署在 Web 端的优势之一是不需要安装任何应用，只需要访问地址就可以访问应用，有很多 Python Web 框架可用于部署应用程序，这些框架可以使我们专注于应用程序的核心逻辑，而不必处理低级细节(例如，协议、套接字或进程和线程管理等
[Python从零到壹] 四十四.图像增强及运算篇之图像灰度线性变换详解
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。第二部分将讲解图像运算和图像增强，上一篇文章是图像点运算的灰度化处理知识，包括各种灰度算法的实现，以及灰度线性变换和灰度非线性变换。这篇文章将详细讲解图像灰度线性变换，包括灰度上移、对比度增强
论文推荐：ReLICv2 ，新的自监督学习能否在ResNet 上超越监督学习？
自监督 ResNets 能否在 ImageNet 上没有标签的情况下超越监督学习？
OpenCV学习（53）
图像变换（7）：标准霍夫变换:HoughLines()函数此函数可以找出采用标准霍夫变换的二值图像线条。在 OpenCV中，我们可以用其来调用标准霍夫变换SHT和多尺度霍夫变换 MSHT的 OpenCV内建算法。 第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像。需为8位的
word2vec-python对词进行相似度计算1
初学NLP，尝试word2vec模型第一次学这种，查阅了很多的博客，克服了些些问题，记录一下第一次探索的历程和相关代码，文中借鉴多篇优秀的文章，连接会在文章中给出。1.实验样本在我最开始寻找实验头绪的时候，了解做这个需要实验样本，但是大部分博主没有提供他的实验样本，所以我在网络上下载了《倚天屠龙记》
动手学深度学习——卷积层
从全连接到卷积1、简单例子：分类猫和狗的图片使用一个还不错的相机采集图片（12M像素）RGB图片有36M元素使用100大小的单隐藏层MLP，模型有3.6B元素，远多于世界上所有猫和狗总数（900M狗，600M猫）2、重新考察全连接层将输入和输出变形为矩阵（宽度，高度）；将权重变形为4-D张量（h,w
NLP：Transformer的简介(优缺点)、架构详解之详细攻略
NLP：Transformer的简介(优缺点)、架构详解之详细攻略目录Transformer的简介(优缺点)、架构详解之详细攻略1、Transformer的简介(1)、Transforme的四4个优点和2个缺点2、Transformer 结构—纯用attention搭建的模型→计算速度更快Trans
【opencv学习】基于透视变换和OCR识别的小票识别
本文基于之前学习的透视变换、和OCR识别，做了个简单的小票识别，如下：import cv2import numpy as npfrom PIL import Imageimport pytesseract as tessdsize = (55, 88) # 统一尺度# 展示图像，封装成函数def
R语言生成仿真vector向量数据、包括数值向量、字符串向量
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轻量级神经网络——shuffleNet
文章目录轻量级神经网络——shuffleNetshuffleNet1逐点分组卷积(Pointwise group convolution)✨✨✨通道重排(channel shuffle)✨✨✨shuffleNet Unit✨✨✨shuffleNet1的网络结果和效果轻量级神经网络——shuffleN
深度特征合成与遗传特征生成，两种自动特征生成策略的比较
特征工程是从现有特征创建新特征的过程,本文中将通过一个示例比较两种自动特征生成的方法：DFS和GFG
如何在STM32上部署卷积神经网络（纯C语言搭建）
介绍编写神经网络的基本思路和代码介绍
深度盘点：30个用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级 Python 库
今天我们来盘点一下有哪些用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉的顶级Python库。我尽力将每个库按预期的使用情况进行归类，所有包含的库都有对应的Github代码仓库，我还列出每个库的在Github上的收藏(Stars) ，提交(Commits )，贡献者(Contributors)的数据，这在一定
