图像处理 物体 算法 深度
【深度学习】参数量、模型大小、显存
对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte）。类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节 ......
基于SURF+Affine+Ransac+ICP算法的三维点云室内场景重建matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 三维点云室内重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以为现实世界中的建筑空间提供高精度的三维模型。在这个领域中，SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法是一种常用的方法。本文将对这些算法进行详细介绍，并探讨 ......
基于DCT变换和ZigZag的图像压缩算法matlab性能仿真,仿真输出不同压缩率与图像质量的关系
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 图像压缩是一种广泛应用的技术，它能够在不影响图像质量的前提下，减少图像所占用的存储空间。本文将介绍一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）和ZigZag扫描的图像压缩算法， ......
基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （44）-- 算法导论6.1 1题
# 一、在高度为h的堆中，元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言： 在高度为 h 的二叉搜索树（BST）中，元素个数最多和最少的情况分别如下： 1.最多情况：当每个节点都包含两个子节点时，BST 中的元素个数最多。此时，BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况：当 BS ......
正确处理 CSV 文件的引号和逗号
CSV（Comma-Separated Values，逗号分割值），就是用纯文本的形式存储表格数据，最大的特点就是方便。 作为开发，我们经常面临导数据的问题，特别是后台系统，产品或者运营的同事常常会提需求。 Emmm，实话说，直接用 PHPExcel 也是 OK 的，不管是 WPS Office 或 ......
PostgreSQL被除数为0的处理方法
# [PostgreSQL](https://so.csdn.net/so/search?q=PostgreSQL&spm=1001.2101.3001.7020)被除数为0的处理方法 方法一：使用case语法 ```sql select case when id=0 then 0 else id/ ......
MySQL处理字符串的两个绝招：substring_index,concat
**1、substring_index(str,delim,count)** **str:要处理的字符串** **delim:分隔符** ***\*count:计数\** ** 例子：str=www.google.com substring_index(str,'.',1) 结果是：www subs ......
一致性哈希算法
请求和后端ip地址计算hash值%2^32。 把请求转给按顺时针找到的后端IP。如果后端IP挂了，原本转给其他后端IP的请求不变。为了增强均衡性，可以增加虚拟节点。 参考资料nginx 负载均衡/一致性哈希 ......
arm处理器版本
Arm体系架构的版本是其所使用指令集的版本，部分版本如下： 内部版本号 soc版本号 类型及芯片代表 ARMV4 ARM7 ARM7TMDI ARMV4T ARM9 ARM920T ARM922T S3C2440/2410 ARMV5TE ARM9E ARM926EJ-S ARM946E-S ARM ......
RAW域算法之坏点消除DPC
坏点检测/消除 (Defect Pixel Detection/Correction) 与FPN 类似，坏点的产生也与 Sensor 的工艺有关。与FPN 不同的是，坏点有固定点和疑似坏点两种。而后者的出现相对不固定，会随着曝光时间以及温度的变化而变。因此进行坏点消除之前需要首先进行坏点检测 (De ......
RAW域算法之固定模式噪声消除FPN
固定模式噪声消除 (Fixed Pattern Noise Remove) 由于 Sensor 工艺的原因导致了 Sensor 会在固定的位置产生相对固定的随时间变化较小的噪声，称之为固定模式噪声。固定模式噪声一般出现于 CMOS Sensor，并且 Sensor的模拟增益或者列增益开的越大，固定模 ......
RAW域算法处理之LDC
镜头畸变校正lens distortion correction 常见的镜头畸变有两种，一种是桶形失真，常出现于短焦大视角镜头；一种是枕形失真，常出现于变焦镜头的长焦段，如图所示。通过镜头畸变校正期望校正后的图像中垂直和水平直线依然保持垂直和水平。校正算法原理：一般分两步，首先通过 calibrat ......
RAW域处理算法之LSC
RAW域处理算法之LSC 实际应用中，由于具体场景的需要以及成本的考虑，摄像机会搭配不同镜头。镜头校正是指针对由于镜头原因引入的成像误差进行的校正。 镜头阴影校正（Lens shading correction，LSC） 由于镜头/微镜头的光学构造，导致了经过镜头/微镜头进入 sensor 的光线中 ......
模型剪枝在大规模数据集处理中的应用：让数据处理更高效、更快速
[toc] 引言 随着机器学习和深度学习应用的不断发展，大规模数据的处理变得越来越重要。然而，这些数据往往包含大量的特征和噪声，使得模型的训练和评估面临着巨大的挑战。为了提高模型的效率和准确性，模型剪枝 (Model Selection) 成为了一个必不可少的工具。本文将介绍模型剪枝在大规模数据集处 ......
鲸鱼优化算法在计算机视觉领域的应用
[toc] 标题：《9. 鲸鱼优化算法在计算机视觉领域的应用》 背景介绍： 计算机视觉是指计算机系统对视觉对象进行识别、分析和处理的过程，能够帮助计算机进行智能化的感知和理解。近年来，随着深度学习算法的发展，计算机视觉领域取得了巨大进展，许多优化算法也得到了广泛应用。鲸鱼优化算法是一种针对大规模数据 ......
如何在Databricks中使用Spark进行数据处理与分析
[toc] 1. 《如何在Databricks中使用Spark进行数据处理与分析》 随着大数据时代的到来，数据处理与分析变得越来越重要。在数据处理与分析过程中，数据的存储、处理、分析和展示是不可或缺的关键步骤。在数据处理与分析中，Spark是一个强大的开源计算框架，它可以处理大规模分布式数据集，并提 ......
数据仓库与流处理集成：实现高效的数据集成和分析
[toc] 数据仓库与流处理集成：实现高效的数据集成和分析 随着数字化转型的深入推进，数据仓库和流处理已经成为了企业数据管理中不可或缺的部分。但是，传统的数据仓库和流处理系统之间存在很多瓶颈，限制了数据集成和分析的高效性和准确性。因此，本文将介绍一种如何将数据仓库与流处理集成的技术，以实现更高效的数 ......
基于深度学习的图像分类算法研究
[toc] 《基于深度学习的图像分类算法研究》 引言 随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。传统的基于手工特征的图像分类算法已经无法满足大规模、高维、复杂图像的分类需求，因此，基于深度学习的图像分类算法逐渐成为了当前人工智能领域的主流技术。本文将介绍一种基于 ......
数据流水线技术：处理大规模数据、提高数据处理效率
[toc] 数据流水线技术是近年来快速发展的数据处理方式，能够高效地处理大规模数据、提高数据处理效率。本文将介绍数据流水线技术的基本概念、实现步骤、应用场景和优化改进等内容，为读者提供一份有深度有思考有见解的专业的技术博客文章。 ## 1. 引言 随着数据量的不断增加，传统的数据处理方式已经无法满足 ......
机器学习中的强化学习算法应用
[toc] 文章标题：《69.《机器学习中的强化学习算法应用》》 背景介绍： 强化学习(RL)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让智能体在不确定性环境中学习最优策略，以实现任务目标。近年来，在机器学习领域中，强化学习算法也得到了越来越广泛的应用。其中，最知名的强化学习算法之一是 Q-lear ......
Pinot2的无人机任务和数据处理实践
[toc] 无人机在航空领域的应用越来越广泛，而Pinot 2作为一款消费级无人机，其任务和数据处理实践也逐渐成为研究热点。本文将探讨Pinot 2的任务和数据处理实践，并深入分析相关技术原理和实现步骤。 ## 1. 引言 Pinot 2是一款由法国公司DJI开发的消费级无人机，它具有高机动性、大航 ......
使用CosmosDB进行大规模数据的实时数据处理和流式传输
[toc] 使用 Cosmos DB 进行大规模数据的实时数据处理和流式传输 Cosmos DB 是微软公司推出的一种分布式数据库，具有高可用性、高性能、高扩展性、高安全性等优点，被广泛应用于云原生应用和大规模数据存储领域。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Cosmos DB 进行大规模数据的实时数 ......
基于深度学习的图像识别与目标检测
[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......
图像分类中的信息提取与特征选择
[toc] 1. 引言 图像分类是计算机视觉领域中的重要应用之一，它旨在对图像进行分类，以便对图像中的各种物体进行识别和分析。在图像分类中，信息提取和特征选择是 key 的步骤，它们决定了分类系统的准确性和鲁棒性。本篇文章将介绍如何通过信息提取和特征选择来提高图像分类的准确性和鲁棒性，并提供相关的技 ......
机器学习中的强化学习算法原理与应用
[toc] 强化学习是一种机器学习算法，用于解决具有不确定性和奖励不确定性的任务。其主要思想是通过试错学习，从简单的行动序列中学习到最优策略，从而提高任务的效率和准确性。在机器学习领域中，强化学习被广泛应用于游戏、自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将介绍强化学习算法的基本原理和应用，以及优化和改进 ......
数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用
[toc] 数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用 随着数据量的不断增长，数据挖掘已经成为了一个热门领域。在数据挖掘中，文本挖掘是一个极其重要的部分。文本挖掘可以用于各种应用场景，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。本文将介绍数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用。 ## 1. 引言 数据挖掘中的文本挖 ......
数据挖掘中的聚类算法原理与应用
[toc] 数据挖掘中的聚类算法原理与应用 在数据挖掘领域中，聚类算法是一种常见的分类和聚类技术，用于将一组数据分成多个簇或类，其中每个簇内的数据都是相似的，而簇之间则不同。聚类算法可以用于各种数据挖掘任务，包括推荐系统、垃圾邮件过滤、信用评估等。在本文中，我们将介绍数据挖掘中的聚类算法原理与应用， ......
自然语言处理 Paddle NLP - 基于预训练模型完成实体关系抽取
[自然语言处理 Paddle NLP - 信息抽取技术及应用](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17460173.html) 重点：SOP 图、BCEWithLogitsLoss # 基于预训练模型完成实体关系抽取 信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知 ......
鸟类识别系统Python+Django+TensorFlow+卷积神经网络算法【完整代码】
## 一、介绍 鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 数据集选自加州理工学院200种鸟类数据集 ......