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Opencv项目实战:17 贪吃蛇游戏

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封装一个丝滑的聊天框组件

需求背景 应公司业务要求,需要做个聊天机器人,要适应不同的业务场景,大概就跟淘宝客服类似,发送消息,机器人自动回复。 话不多说,直接开撸 技术栈:

如何通过.exe文件控制一台电脑

CVE-2022-21999漏洞 如何实现发送一个.exe文件偷偷控制他人的电脑?这个想法很刑的,所以我只是说明我的实现方式,具体操作建议仅用

使用pytorch自定义dataset

使用pytorch自定义dataset from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms, utils file_train = [os.path.join("./dog_breed/train_path",i) for i in file ] def train_transform(self, rgb): #训练集预处理 do_flip = np.random.uniform(0.0, 1.0) > 0.5 # random horizontal flip transform = transforms.Compose([ transforms.HorizontalFlip(do_flip), # 0.5概率水平翻

python学生管理器

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- """ 学生管理系统 项目计划: 1.完成数据模型类StudentModel 2.完成逻辑控制类StudentManagerContrlle

分类网络知识蒸馏【附代码】

知识蒸馏属于模型的压缩一种方法,但其实这种方法又属于一种伪压缩,是将一个性能较好的teacher网络“压缩”进一个性能较差的student网

CNN基础学习

自用~~笔记~~~ 1. 卷积神经网络CNN 从全连接层到卷积,我们得知适合于CV的神经网络框架: 平移不变性:即不管监测对象出现在图像的什么位置,n

tensorflow set contain

如果知道tensor的长度,比较简单 import tensorflow as tf one_vector = tf.constant([0,111,222,333,0]) tmp_list = [] for tmp_index in range(0, 3): tmp_list.append(tf.cast(tf.math.equal(one_vector[tmp_index:tmp_index+3], tf.constant([111,222,333])),tf.int32)) total = tf.reduce_sum(tmp_list) init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) print(sess.run(tmp_list)) print(sess.run(total)) print结果: [array([0, 0, 0], dtype=int32), array([1, 1, 1], dtype=int32), array([0, 0, 0], dtype=int32)] 3

Yolov5目标检测的基本思想

yolo在目标检测的过程当中,将输入的特征图划分为S×S的格子,每个格子对落入其中的目标进行检测,一次性预测所有格子当中所含目标的边界框,定

Spring Cloud Zuul网关的介绍及使用

Zuul 是 Netflix OSS 中的一员,是一个基于 JVM 路由和服务端的负载均衡器。提供路由、监控、弹性、安全等方面的服务框架。Zuul 能够与 Eureka、Ribbon

瞧瞧别人家的API接口,那叫一个优雅

前言 在实际工作中,我们需要经常跟第三方平台打交道,可能会对接第三方平台API接口,或者提供API接口给第三方平台调用。 那么问题来了,如果设计

最强人工智能 OpenAI 极简教程

大家好哇,新同学都叫我张北海,老同学都叫我老胡,其实是一个人,只是我特别喜欢章北海这个《三体》中的人物,张是错别字。 上个月安利了一波:机器学

自动驾驶专题介绍 ———— 转向系统

文章目录 转向系统 转向器 齿轮齿条式 循环球式 蜗杆曲柄指销式 转向助力 液压转向助力系统 电动转向助力系统 发展 转向系统 转向系统是按照驾驶员的意图改变或保

WEB前端和JAVA薪资前景究竟哪个更高?

互联网行业飞速发展,因此有很多小伙伴想要进入IT行业分一杯羹,但是学什么技术更好,哪一个语言的就业薪资更高,就成了困惑大家的主要问题。 想要学

蓝桥杯大赛软件类备赛指南

蓝桥杯官方备赛指南《程序设计竞赛专题挑战教程》2022.12月出版 网购:京东 当当 淘宝 文章目录 《程序设计竞赛专题挑战教程》简介 《程序设计竞赛专

python--飞机大战

实现功能: 1:飞机的移动,发射子弹,手雷,生命值,生命条 2:敌飞机有3种形态(小,中,大)不同的飞机大小不一样,生命值不一样,爆炸动画也不一

知识图谱:通向决策智能的底层路径

通往决策智能的道路很宽,AI、因果推断、求解器等任一方面的突破,都可以完成从辅助决策到决策智能的转变。但一切回归到数据这一源头,其核心要点似

1781. 所有子字符串美丽值之和

插: 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 坚持不懈,越努力越幸运,大家一起学习鸭

Python五大应用领域

Python五大应用领域,要说近两年最火的编程语言是什么?毫无疑问是Python,而且不仅是编程人员、为做论文数据的研究生、职场人士纷纷加入

扩散模型的sampling和training

(1)训练的时候的 也就是说每次模型的训练目标是这个噪声, 红色的t:时间戳,做一个time_embedding的感觉,提供一种先验。 黄色的:模

20221213 机器学习技术点

1、生成模型和判别模型面试题解答13:由朴素贝叶斯,到生成模型和判别模型的区别,以及一些常见误解的解答 - 知乎 2、最小二乘法和最大似然法的联系

人工智能需要学习什么技术?

人工智能需要学习什么技术?任何行业只要与互联网相关就能在风口中分一杯羹,人工智能技术目前就是一个巨大的风口。也许我们大多数人并没有实力去开人

Project_1 Replace the Embedding layer in Transformer or BERT

The Description of the Project Owing to only some of the entries in embedding layers updating during each batch training, it is implerative that we can just store the updating entries in the memory and outsourced the left data to other places. The Intuitive Solution (no idea)

Java agent 使用详解

一、前言 于一个即将上线的应用来说,系统监控是必不可少的,为什么需要监控呢?应用是跑在服务器上的,应用在运行过程中会发生各自意想不到的问题,像

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OpenAI ChatGPT注册试用全攻略 最近ChatGPT很火,但是有人注册会经常出现不服务当前地区问题,现在手把手教你解决。 如何在中国试用ChatG

全面解读“数字孪生”

理解数字孪生 随着互联网技术的深入发展,数字孪生被越来越多地提及,那么数字孪生到底是什么?数字孪生,翻译自英文“Digital Twin”,最早

一文搞懂SSL/TLS

SSL/TLS 1. 概述 2. 协议组成 2.1 握手协议(Handshake protocol) 2.2 记录协议(Record Protocol) 2.3 警报协议(Alert Proto

python实现新年倒计时代码

最近老想着过年和我的一个哥哥打游戏 于是乎就敲了一个新年倒计时的代码出来 大家用的时候可以更改上面的日期,以后年年都可以用 话不多说,上代码 代码:

解决分类中样本分布不平衡问题

目录 一、什么是样本分布不平衡 二、哪些运营场景中容易出现样本不均衡 三、怎么处理样本不均衡 1. 通过过采样或欠采样解决样本不均衡 2. 通过正负样本的惩罚

语音预处理之分帧加窗

对于分帧加窗,可以分为三步,第一步是弄清楚为什么要进行分帧加窗?第三步是搞清楚如何实现分帧加窗操作?最后是代码实现。 1、为什么要进行分帧加窗

python游戏库pygame经典教程

目录 一.Pygame程序基本搭建过程 1.初始化化程序 2.创建Surface对象 3.事件监听 4.游戏循环 二.Pygame Display显示模块

医疗保健行业的福音是对话式AI吗?

导读 对话式AI可以对医疗保健行业产生重大影响,且在许多领域已经产生了影响。如果使用得当,对话式AI可以提高操作效率和临床结果,并减轻医护人员

OpenCV开发环境搭建

1、下载VS2019和OpenCV 2、将OpenCV通过解压的方式安装 3、将OpenCV安装路径添加到系统环境变量 D:opencvbuildx64vc15bin 4、新建一个控制台工程 视

元年智答|数据洞察功能介绍

什么是数据洞察 随着企业积累数据量增多,数据分析师常常需要处理“长且宽”的数据集。依靠人的经验处理海量数据,从海量数据中发掘出有用的信息无异于

AI是如何影响全球的安防监控产业

全球AI+安防市场现状 人工智能安防监控技术正在以更快的速度传播到更广泛的国家。全球176个国家中,至少有75个国家正在积极将AI技术用于监视

论文指标评价体系及权重计算

一 、评价指标体系 评价指标体系构建在实际研究中使用较为广泛,比如企业绩效评价指标体系构建、政府财政支出绩效评价、医院绩效评价研究等等。 ‍1、相

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不达标原因 在实际研究中,结构方程模型容易出现不达标现象,比如卡方自由度,RMSEA,CFI值等不达标,至于出现不达标的原因,可能包括几点,分

用强化学习玩《超级马里奥》

Pytorch的一个强化的学习教程( Train a Mario-playing RL Agent)使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型),官网的文章只有代码, 所以本文将

TensorRT从理论到实践

TensorRT理论 一. TensorRT介绍 TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推

微服务中的鉴权该怎么做?

最近刚好有小伙伴在微信上问到这个问题,松哥就来和大家聊一聊,本文主要和小伙伴们聊一聊思路,不写代码,小伙伴们可以结合松哥之前的文章,应该能够

GPU分布式训练

1 单机单卡 # 单机单卡 代码示例 # 1 判断cuda是否可用 if torch.cuda.is_available(): # 2 设置卡 只对"0"卡可见 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" else: return # 3 模型拷贝 原地操作 model.cuda() # 4 数据拷贝 非原地操作 返回

clip-summary

CLIP总结–Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 视频讲解:CLIP 论文精读 论文下载:https://openai.com/blog/clip/ 代

Opencv的基础操作

一、图像填充 首先定义图像显示函数: def cv_show(name, img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 图像读取: img_cat = cv2.imread('cat.jpg') 定义图像填充的大小: top_size, bottom_size, left_size, right_size = (50, 50, 50, 50) 接下来分别采用复制法、反射法、外包装法

【Pytorch】torch api 学习1

torch api 目录 矩阵相乘 torch.mm 矩阵相乘 torch.matmul emb table lookup torch.cat((a,b), dim=-1)表示按倒数第一维cat import torch torch.__version__ # '1.3.1' a = torch.randn(2,3) b = torch.randn(3,2) a tensor([[ 0.5496, 0.6146, -0.4678], [ 0.2285, -0.8506, -0.7809]]) b tensor([[ 1.6438, -0.7533], [-0.3179, -0.0761], [ 0.2346, -0.3628]]) 矩阵相乘 torch.mm

pytorch导出onnx简单易懂(固定输入尺寸以及动态输入尺寸)

先简单定义一个网络结构 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.ClassifierLayer = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=4, kernel_size=3, stride=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=4, out_channels=4, kernel_size=3, stride=1), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), ) def forward(self, x): y = self.ClassifierLayer(x) y = F.interpolate(y,size=x.shape[2:]) return y 转换代码(固定输入尺寸) #实例化网络结构 model = Net() #定义一个

下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构

#下面将手写数字识别的程序修改成带有卷积操作的深度神经网络结构 import torch from matplotlib import pyplot as plt from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms import torch.optim as optim import numpy as np batch_size = 64 data_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) minist_tainloader = datasets.MNIST(root='./',

sklearn方法求最小

练习题: ''' 给定训练集为 x=1, y=6.8 x=2, y=9.8 x=3, y=13.2 x=4, y=16.2 测试集 x=5, y=? ''' import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x_data = [1,2,3,4] y_data = [6.8,9.8,13.2,16.2] loss_list = list() def forward(a,x,b): return a*x+b def lossFunction(a,x,y,b): y_pred = forward(a,x,b) loss = (y_pred - y)**2 return loss a_list = list() b_list = list() if __name__ == '__main__':

线性卷积和有关手写识别例题的提升

手写数字识别例题: import torch from matplotlib import pyplot as plt from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader#需要下载的包 from torchvision import transforms import torch.optim as optim import numpy as np batch_size = 64 batch_size_test = 100 data_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) minist_tainloader = datasets.MNIST(root='./', train=True, download=True, transform=data_transform)

【科研】Conda安装环境常用命令

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3D立体匹配入门 - 视差计算

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语音处理的线性预测

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一般发明专利转让价格及流程

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知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型-2016:NAM

【paper】 Probabilistic Reasoning via Deep Learning: Neural Association Models 【简介】 本文是中科大和科大讯飞联合发表在 IJCAI 2016 上的工作,本文提出了 NAM(Neural Association Model)用于概率推理