梯度 强度 实例 图像
shell 脚本两个实例
# 两个shell脚本的实例 ## 拷贝文件脚本 1. 将一个文件从一个文件夹指定的拷贝到另外一个文件夹 ``` #!/bin/bash broad_file="/home/user/Zeekr/sa8295p-hqx-4-2-4-0_hlos_dev_la/lagvm/LINUX/android/ ......
geotools怎么创建图像金字塔？
图像金字塔（Image Pyramid）：目的是为了快速的显示？类似于切片？？ 创建图像金字塔： 调用图像金字塔： 参考1：https://www.osgeo.cn/geoserver-user-manual/tutorials/imagepyramid/imagepyramid.html 参考2： ......
图像有彩色条纹
### 图像有彩色条纹 #### 现象  #### 问题分析 * a. 排查硬件电路没有问题，怀疑初始化序列问题，咨 ......
C# 根据设备实例路径，获取父节点（父系）的设备实例路径
我们知道有时候系统的某些设备异常，可以通过（禁用启用）重启该设备。但是某些设备操作当前设备是没起作用的，例如扬声器设备，禁用后扬声器仍然可以播放声音，但是如果禁用了该设备的父节点则不再可以播放声音。 可以从设备管理器中查看 这里就是父节点 如果通过C#怎么获取该设备的父系实例路径呢？可以使用以下方式 ......
基于深度学习的图像识别技术详解
作者：禅与计算机程序设计艺术 《2. 基于深度学习的图像识别技术详解》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着计算机科技的快速发展，计算机视觉领域也取得了显著的进步，而图像识别技术作为计算机视觉领域的重要分支之一，在众多应用场景中发挥着重要作用。 1.2. 文章目的 本文旨在对基于深度学习的图像识别技 ......
数据增强：如何让深度学习模型更好地处理图像数据
作者：禅与计算机程序设计艺术 数据增强：如何让深度学习模型更好地处理图像数据 作为一名人工智能专家，我经常会被问到如何让深度学习模型更好地处理图像数据。今天，我将深入探讨数据增强的概念和技术，以及如何通过数据增强来提高深度学习模型的性能。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着深度学习技术的快速发展， ......
时间序列转图像：相对位置矩阵(Relative Position Matrix)-matlab版复现
时间序列分类(TSC)在时间序列数据挖掘任务中备受关注，已经应用到各个领域。随着卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的迅速发展，基于卷积神经网络的TSC方法直到最近才开始出现。因此，提出了一个新的深度学习框架，使用相对位置矩阵（Relative Posi ......
C++ 相关系数的计算以及在图像配准领域应用演示
相关系数（皮尔逊相关系数）公式如下 #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; // 计算平均值 double mean(vector<double> v) { double sum = 0; ......
C# Jpg、Bmp图像转Dicom
什么是Dicom? DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。 使用Dicom有什么优势？ DICOM ......
智能图像降噪软件-Topaz DeNoise AI mac/win版
Topaz DeNoise AI是一款智能图像降噪软件，它采用了先进的人工智能技术，可以帮助用户快速有效地消除图像中的噪点和颗粒，提高图像质量。 →→↓↓载Topaz DeNoise AI mac/win版 首先，Topaz DeNoise AI具有强大的降噪功能。它使用深度学习算法，能够智能地识别 ......
用于语义图像分割的弱监督和半监督学习：弱监督期望最大化方法
这时一篇2015年的论文，但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法，SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。 这篇论文只有图像级标签或边界框标签作为弱/半监督学习的输入。使用期望最大化(EM)方法，用于弱/半监督下的语义分割模型训练。 背景知识 1、符号定义 X是图 ......
Ubuntu20.04--开机自动运行脚本(命令)--方法/实例
原文网址：Ubuntu20.04--开机自动运行脚本(命令)--方法/实例_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介 本文介绍Ubuntu20.04如何开机自动运行命令。（也适用于Ubuntu22.04版本） 新版本方案（20.04版本及之后） 1.创建rc-local.service文件 sudo ......
python 读取txt并绘制波形图实例解析
一 用python绘图有很多方法，笔者找到了一种最简单的方法，使用非常便利，这里分享一下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.loadtxt('ads1299_8.txt', skiprows=12, dtype=in ......
如何将mp4文件解复用并且解码为单独的.yuv图像序列以及.pcm音频采样数据？
一.初始化解复用器 在音视频的解复用的过程中，有一个非常重要的结构体AVFormatContext,即输入文件的上下文句柄结构，代表当前打开的输入文件或流。我们可以将输入文件的路径以及AVFormatContext **format_ctx 传入函数avformat_open_input(),就可以 ......
pyqt5：槽函数传参/opencv图像转化QPixmap和QImage/使用函数方法读取图片
1、opencv读取图像转化QPixmap和QImage： 类的方法： def cvimg_to_pixmap(self,cvimg):#少了个self,报错Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409) height, width, ......
JavaScript中array.reduce()数组方法的四种使用实例
Array.prototype.reduce() 是数组中最强大的方法之一，也是 JavaScript 函数式编程中一个吸引人的特性。但不幸的是，我发现很多朋友不习惯使用它 这是 reduce 的基本用法： var arr = [1, 2, 3]; function reducer(parmar1, ......
① Oracle数据库有多个实例，并且不知道sys密码情况下如何更新密码
##### ① Oracle数据库有多个实例，并且不知道sys密码情况下如何更新密码 ```sql sqlplus /@orcl as sysdba --@orcl 是实例名 ``` ##### ② 修改sys密码 ```sql alter user sys identified by 123456 ......
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解 ......
如何在矩池云上运行 AI 图像编辑工具 DragGAN
5 月，DragGAN 横空出世，在开源代码尚未公布前，就在Github上斩获近 20000 Star，彼时，页面上只有效果图和一句“Code will be released in June”，然而这也足够带给人们无限期待。
在6月末，在若干非官方复现代码发布后，官方版DragGAN终于发布，我... ......
ECS（Linux）连接RDS，使用命令行方式连接实例
要先安装mysql才行 使用命令行方式连接实例通过命令行连接RDS MySQL数据库，连接方式如下： mysql -h<连接地址> -P<端口> -u<用户名> -p -D<数据库名称># 假设 用户=testuser 密码=123 数据库连接为 rm-bp1457xxxxxx.mysql.rds. ......
java23种设计模式源码配套源代码实例
java23种设计模式源码配套源代码实例 https://blog.csdn.net/lqs_user/article/details/120135351 ......
nmon图像化监控工具
Nmon图像化监控工具一、nmon工具环境准备1.上传nmon工具到任意目录2.给nmon改名3.给nmon工具授可执行权限二、nmon使用方法执行命令：./nmon -ft -s 5 -c 1000-ft：以文件方式保存数据-s:每5秒监控一次-c:监控多少次三、nmon数据转化1.下载数据Kil ......
SM2非对称加密实例
import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.zs.common.core.domain.entity.SysUser; import org.bouncycastle.asn1.gm.GMNamedCurves; import org.bouncycas ......
实践讲解强化学习之梯度策略、添加基线、优势函数、动作分配合适的分数
摘要：本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）》，作者： 汀丶。 ......
10个图像处理的Python库
在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。 1、PIL/Pillow Pillow是一个通用且用户友好的Python库，提供了丰富的函数集和对各种图像格式的支持，使其成为开发人员在其项目中处理图像的必要 ......
ISP之图像降分辨率
### 1、图像缩放背景 图像的放大、缩小(简称缩放)是图像处理的一种处理方法。所谓图像缩放是指图像分辨率的改变，它在图像显示、传输、图像分析以及动画制作、电影合成、甚至医学图像处理中都有着相当广泛的应用。比如要在1024 X 768 分辨率的显示器上全屏显示800 X 600 的数字图像，就必需对 ......
Ardupilot: 开启多个无人机SITL仿真实例Shell脚本
将该脚本文件放入Ardupilot目录下，文件名称为swarm.sh ' #!/bin/bash # run example: start run three ArduCopter sitl # bash swarm.sh ArduCopter 3 # Vehicle start location ......
避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练
[toc] 避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练 作为一名人工智能专家，程序员和软件架构师，我深刻理解深度学习算法在训练过程中可能会遇到的问题——梯度爆炸。因此，在本文中，我将结合自己的经验和知识，探讨如何避免梯度爆炸，让深度学习算法能够快速稳定地训练。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着人 ......