深度 目标halcon

### 1 前言 ​ [边缘检测特效](https://zhyan8.blog.csdn.net/article/details/130997882)中使用屏后处理技术，通过卷积运算计算梯度，检测每个像素周围像素的亮度差异，以识别是否是边缘像素；[选中物体描边特效](https://zhyan8.b ......

## [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接 ### 最近在学习《python3：网络爬虫开发实战》时遇到了一个问题，在创建代理的例子中，运行代码后报了以下的错误： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2503410/202 ......

前言 数据集标签纷繁复杂，一直缺少系统、完善的分类体系，而这恰恰又是通用目标检测大模型的重要基础。今天，给大家介绍一篇超级“狠活”文章，来自上海人工智能实验室和香港中文大学的学者提出了一个海量类别的目标检测数据集V3Det，总类别数达到13029！ 本文转载自我爱计算机视觉 仅用于学术分享，若侵权请 ......

前言 多目标跟踪（MOT）旨在在帧间检测和关联所有所需的目标。大多数方法通过明确或隐式地利用强大的线索（即空间和外观信息）来完成任务，这些线索表现出强大的实例级别判别能力。然而，当出现目标遮挡和聚类时，由于目标之间的高度重叠，空间和外观信息同时变得模糊不清。在本文中，作者证明MOT中这个长期以来的挑 ......

注意，输出的是数在列表中的索引，所以组织字典时用这个结构 {list_value:list_index} def two_sum(nums, target): num_dict = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num ......

104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 卡哥建议：什么是深度，什么是高度，如何求深度，如何求高度，这里有关系到二叉树的遍历方式。大家要先看视频讲解，就知道以上我说的内容了，很多录友刷过这道题，但理解的还不够。 题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0 ......

# 前言 哈喽，各位朋友们，这里是virobotics（仪酷智能），这两天有朋友私信问之前给大家介绍的工具包都可以实现什么功能，最新的一些模型能否使用工具包加载，今天就给大家介绍一下博主目前使用工具包已经实现的深度视觉模型及案例 下表为前期写过的一些范例介绍，朋友们可以按需点击查看 | 名字 |链接 ......

升级详情 一、总评语多维度拓展 详细介绍：Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 考核模板-设置 员工自评/同事评价/上级评价节点，勾选「总评语」，点击「高级设置」，进入设置； 支持功能 支持总结主题增删改查操作； 支持自由拖动调整总结主题前后顺序； 支持「总结主题」设置必填； 考核详情-总评语 ......

1、create_metrology_model() create_metrology_model( : : : MetrologyHandle) 函数说明： 创建测量几何图形所需的数据结构/模型。 创建测量模型，后续的使用都是围绕着句柄ModelID。 ２、set_metrology_model_ ......

先说一个结论：图论没什么高级的 二叉树也是图的一种，你不是天天见吗。。。 当然，既然图论是一个比二叉树更大的概念，那么二者肯定还是有不同的，[详见](https://programmercarl.com/%E5%9B%BE%E8%AE%BA%E6%B7%B1%E6%90%9C%E7%90%86%E8 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318 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长短期记忆 (LSTM) 神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。 要训​​练深度神经网络对序 ......

# part1 验证方法 ## 1 验证Anaconda conda -V ## 2 验证显卡驱动 nvidia-smi ## 3 验证cuda nvcc -V ## 4 验证pytorch、torchvision conda list | grep torch # part2 安装顺序 ## 1 ......

医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......

需要解决的问题： 1、掉入局部最优解的陷阱 2、过拟合（陷入对特定模式的数据进行最优化，无法对未知输入进行正确的预测） 3、梯度消失——使用ReLU作为激励函数 4、学习时间过长 一些解决方案： 1、更换最优化算法 2、批次尺寸最优化 3、对超参数的最优化（神经网络层数、神经元个数、学习系数） 4、 ......

得分函数 W：权重参数，对结果起着决定性的影响因素，权重的大小指的是这个像素的影响程度的大小，权重的正负表示对结果起着促进作用还是抑制作用 b：偏置参数，对结果进行微调操作 W矩阵是优化得来的 损失函数 这个损失函数是大于0的，数值越大表明我们求得的权重矩阵越不好，在计算损失函数之前我们知道我们的输 ......

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 近年来，5-甲基胞嘧啶（m5C）RNA修饰已成为通过编码和非编码RNA调控RNA代谢和功能的关键参与者。越来越多的证据表明，m5C可以调控RNA稳定性、翻译、转录、出核和切割，以及介导细胞增殖、分化、凋亡、应激反应和其他生物学功能。人的 ......

本文从源码层面介绍了Spring如何创建bean、如何解决循环依赖，同时也介绍了不能解决哪些循环依赖，同时在文章的最后解决循环依赖报错的几个方法 ......

上半年学习的一些记录 主要参考的书：《写给新手的深度学习：用Python学习神经网络和反向传播》 Numpy： linspace reshape 广播机制（数组在某一轴上扩展，值和原来一样，扩展之后可以和其他维度的数组做基本计算） 切片 transpose 调换轴 其中transpose(1,0)等 ......

``` /** * 检测数据的深度 * @param $array 要检测的数组 * @return int 返回深度值 */ function array_depth($array) { $max_depth = 1; foreach ($array as $value) { if (is_arr ......

一：将PT模型文件转onnx： 1、用到export.py 安装依赖包 pip3 install onnx pip3 install coremltools==4.0 2、export.py中的配置 文件路径 模型类型 改好后直接点击运行，生成模型： ......

1.选择合适的模型架构 总结：当开始一个新的工程时，试着复用已经有效果的模型 1）首先，选择一个已经被广泛使用和建立起来的模型架构来先让其正常工作。可以在以后再建立一个定制化的模型。 2）模型架构一般都具有多种超参数，这些超参数决定了模型的尺寸和其他一些细节（如，层数，层 宽，激活函数的类型），因此 ......

现在深度学习的模型结构越来越大，参数动不动都是上亿甚至上千亿，这也对训练模型的资源量有很高的要求，显然单个机器上要训练这么大的网络是不现实的，因此学术界和工业界自然开始研究用分布式训练。也就是将一个机器学习模型任务拆分成多个子任务，并将子任务分发给多个计算节点，解决资源瓶颈。 # 1. 分布式训练概 ......

1.针对初始拍的图片有许多不满意的地方图像过暗，图像过亮，分辨率不够这时间就需要 图像过暗 输入图像 输出图像 掩膜的宽高 研磨作业的系数。用于提高图像总体亮度。 illuminate(Image, image,200,200, 0.9) 原图像 处理后 边缘不清晰 原图像 输出图像 作业矩阵 系数 ......

升级快速一览： · 数据分析推送：员工对OKR聚焦程度、OKR的被聚焦程度、企业内所有部门的聚焦程度，进行智能分析和对比数据推送 系统自动收集企业内所有员工、OKR的查看、点赞、评论、打赏等行为数据进行智能分析，通过数据对比，增加强组织内，大家对企业目标的活跃程度，聚焦程度。 一、查看入口 Tita ......

编译器前端将用户代码解析得到计算图 IR，并且做了一些和计算设备无关的通用优化。编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的 allocator，不同的编程模型，比如英伟达的 CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为 IR 中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输 ......

# 深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现 ## 1 Q-Learning 算法 ### 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......

AI 编译器在前端经常会做一些静态分析，方便在前端做一些优化：自动微分等。  ## 中间表示（Intermediat ......

0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......

1、构建项目 2、编辑test2.py 1 import torch 2 import numpy as np 3 import tensorflow as tf 4 #1. pytorch张量 5 #pytorch中的张量和tensorflow的tensor是一样的，名字都一样 6 #pytorc ......