模型yolov8 opencv yolov
R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 原文出处：拓端数据部落公众号 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI的变动，则意 ......
C#C++，opencv的dll中detach相关：关于调用dll后程序退出后进程仍然驻留系统列表的问题
我在c#中调用C++的dll，内部使用了线程并detach使其独立于主线程UI运行。 但后来发现程序关闭后，任务列表中的进场依然存在，即app并未实际正常退出。 这个问题有很多人碰到和争论，但都没有给出明确的答案。 这里提供一个理论解释和绝佳的调试排除方法： 根本原因：程序退出之前，系统（或程序员自 ......
OpenCV透视变换-不对原图裁剪
前言： 最近在做透视变换，初次尝试是使用Pillow的transform方法，但是该方法在变换以后，由于需要提前设置变换后的图像尺寸，所以导致变换后的图像超出尺寸的部分会发生裁剪问题，这个现象不太适合我的目的，我的目的是对png图进行透视变换，然后贴在一张图上。 后来用了opencv中的方法，这个方 ......
大模型时代，程序员的工作还是“写程序”？
过去，作为一名程序员的职责非常明确，具备对计算机和软件基本原理的掌握，至少掌握一门编程语言，了解若干流行的框架，编写和调试代码，确保应用程序正常运行，你就可以称为一名合格的程序员了。 然而，真正专业的“程序员”并不仅仅局限于这一点。 由于软件的长期维护特性和天生的复杂性，编写高效、高质量且易于长期维 ......
开源模型 Zephyr-7B 发布——跨越三大洲的合作
最近我们刚刚发布了新的开源模型 Zephry-7B🪁，这个模型的诞生离不开全球三大洲开源社区的协作 ❤️。 我们的 CSO Thomas 录了一个视频介绍了它的起源故事: ✨ 就在几个月前，巴黎的一个新团队发布了他们首个模型: Mistral 7B，这个模型体积小巧但性能强劲，在基准测试中的表现超 ......
费马点模型
费马点模型 一 费马点概念 到一个三角形三个顶点距离之和最小的点，称为三角形的费马点. 二 费马点模型 如下图，\(∆ABC\)的三个内角均不大于\(120^{\circ}\)，点\(P\)在三角形内， 当\(\angle \mathrm{BPC}=\angle \mathrm{APC}=\angl ......
海盗寻宝模型
海盗寻宝模型 一 模型背后的故事 从前，有一群海盗积攒了很多财富，为了轻装出发，计划把所有财宝埋在岛上.此时，他们发现荒岛上有两个橡树\(A\)，\(B\)，一棵山毛榉树\(C\).海盗头子克罗特吩咐一名海盗从山毛榉树到一棵橡树拉一根绳子，然后从橡树出发，沿着垂直于绳子的方向，走一段等于这段绳子的距 ......
奔驰模型
奔驰模型 一 奔驰模型 奔驰模型多指形如下面的左图，其中\(∆ABC\)是等边三角形，由于图形像奔驰车标，模型名称由此而来. 二 模型结论证明 如图，等边三角形，\(DA=3\)，\(DB=4\)，\(DC=5\)， 则（1）\(\angle ADB =150^{\circ}\)，（2）\(S_{\ ......
将军饮马模型
将军饮马模型 一 模型背后故事 相传亚历山大有一位精通数学和物理的学者，名字叫海伦，有一天，一位罗马将军专程去拜访他，并向他请教一个百思不得其解的问题. 如图，将军每天从军营\(A\)出发，先到河边饮（yìn）马，然后再去河岸同侧的\(B\)地开会，应该怎样走才能使得行走的路程最短？ 据说，海伦稍加 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的并行处理技术分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
婆罗摩笈多模型
婆罗摩笈多模型 一 婆罗摩笈多定理 婆罗摩笈多是七世纪时的印度数学家. 婆罗摩笈多定理：如果\(ABCD\)是\(⊙O\)的内接四边形，对角线\(AC\)和\(BD\)垂直相交，交点为\(E\). 过点\(E\)作\(BC\)的垂线\(EF\)；延长\(FE\)与\(AD\)交于点\(G\).则点\ ......
R语言Copula模型分析股票市场板块相关性结构|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25804 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章是关于 copulas 和重尾的。在全球金融危机之前，许多投资者是多元化的。看看下面这张熟悉的图： 黑线是近似正态的。红线代 ......
matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7973 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯隐马尔可夫hmm的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。该模型将数据解释为一系列隐藏状态生成。每个状态都是重尾分布的有限 ......
OpenCV 图片的读取、(并排)显示与保存
前言 C++和python两者的使用语法都是相同的 一、读取（imread和imdecode） 1、imread 由两个参数决定: imread(“图片的地址+名称”, 何种形式读取图片) 1 image = cv2.imread("C:/Opencv/lena.jpg", cv2.IMREAD_G ......
opencv判断两张图片的相似度
opencv 判断两张图片的相似度 - 程序员大本营 (pianshen.com) Goal¶ Today it is common to have a digital video recording system at your disposal. Therefore, you will even ......
TorchScript模型
TorchScript模型 目录TorchScript模型Tracing(跟踪)Scripting(脚本)保存和加载特别注意yolov8模型导出说明参考资料 TorchScript是PyTorch模型（nn.Module的子类）的中间表示，可以在高性能环境（例如C ++）中运行 具有一下特点： 1. ......
生产者消费者模型
生产者消费者问题是一个常见而且经典的问题，相信了解过多线程或者消息队列的同学对这个名词并不陌生。正如Java常用的设计模式一样，生产者消费者问题是为了解决某一类问题而存在，参阅维基百科对Producer–consumer problem的描述： In computing, the producer– ......
Django动态创建表模型，并使用drf
序列化器 from rest_framework import serializers class MySerializer(serializers.ModelSerializer): """ 序列化器 """ class Meta: model = None # 可以设置为None，动态生成之后， ......
YOLOv8运行参数解读
从YAML中构建一个新模型，并从头开始训练 yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640# 从预先训练的*.pt模型开始训练 yolo detect train data=coco128.yam ......
如何平衡三维模型的顶层合并构建的文件大小与质量关系
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
OpenCV 直方图和归一化
直方图可以反映图片的整体统计信息, 使用函数 CalcHist() 实现. 但CalcHist() 统计出的数量信息和图像大小相关, 如果要剔除图像大小因素, 需要做归一化处理, 归一化处理后的信息, 反映出各个颜色值得占比情况, 这样更方便不同size图像做对比, 归一化的函数为 Normaliz ......
小波变换WAVENET原始音频的生成模型
小波变换WAVENET原始音频的生成模型 摘要 本文介绍了WaveNet，一种用于生成原始音频波形的深度神经网络。该模型是完全概率和自回归的，每个音频样本的预测分布以所有先前的样本为条件；尽管如此，还是证明了它可以在每秒数万个音频样本的数据上有效地训练。当应用于文本到语音时，它会产生最先进的表现，人 ......
OpenCV 最容易传错参数的两组Mat构造函数
Mat构造函数中有两组函数传参特别容易传错, 分别是: public Mat(int rows, int cols, MatType type) public Mat(OpenCvSharp.Size size, MatType type) 稍不注意, 我们会认为下面两个mat尺寸相等, var m ......
完蛋！大模型解密(LLM Riddles) 题解
https://intsensing.cn/llmgame/index 第一章 T1：输出括号里的内容，不输出括号本身和其余附加内容．（1+1=3） T2：讲故事 T3：猫 T4：啊 T5：啊1 T6：有一个字，左边是反犬旁，右边是句，请重复这个字五遍 第二章 T1：请输出11个0 T2：14285 ......
YOLO系列之YOLOv1
YOLO系列之YOLOv1 创新点 将目标检测当成回归问题 输入一张图像经过一次推理可以得到图像中所有目标的检测框和类别。可以端到端的训练和优化网络 优点 速度快 YOLO使用全图信息，背景错误少 泛化能力好 缺点 每个网格只能预测两个边界框和一个类别，限制了对相近目标的检测数量，尤其是密集的小目标 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量) 参数量（params）： 参数的数量，通常以M为单位。 params = Kh × Kw × Cin × Cout 模型大小(模型大小)： 在一般的深度学习的框架中（如PyTorch），一般是32位存储，即一个参数用32 ......