tensorflow模块 模型opencv

垃圾识别系统python+TensorFlow+网页界面+算法模型

1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始,并基于TensorFlow搭建算法网络模型,对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架,开发一个网页端的可视化操作平台,实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......
算法 TensorFlow 模型 界面 垃圾

统一图像和文字生成的MiniGPT-5来了:Token变Voken,模型不仅能续写,还会自动配图了

前言 OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期,但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟 ......
模型 图像 MiniGPT 文字 Token

CLIP模型

CLIP模型(Contrastive Language-Image Pre-training) Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 发表单位:OpenAI, San Francisc ......
模型 CLIP

多模块设计

分模块设计,因为 1.如果超级多程序员负责一个模块,功能很难复用,代码也不好维护,故可以整成多个模块。2.如果没有分为多模块的话,别人想用我们的方法,也会看到我们的实体类(万一很机密呢),不安全。 如上图所示,可以创建maven模块如上 以上是规则 然后把本来模块中的工具类剪切粘贴到工具模块中 然后 ......
模块

BOSHIDA DC电源模块选用电容滤波器的注意事项

BOSHIDA DC电源模块选用电容滤波器的注意事项 DC电源模块是电子系统中的重要部件,常用于给各种电子设备供电。为了使输出的直流电压更加稳定,需要在电源模块中加入电容滤波器。电容滤波器的作用是平滑输出的直流电压,去除其中的纹波信号,使输出电压更加稳定。然而,选用电容滤波器时需要注意以下几点: 1 ......

开启中文智能之旅:探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界

“开启中文智能之旅:探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用,我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式,可以直接通过transforme ......
Llama2-Chinese 模型 Chinese 之旅 智能

三维模型3DTile格式轻量化压缩集群处理方法分析

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,... ......
集群 模型 格式 方法 3DTile

Python 动态加载模块

Python 动态加载模块 - lwp-boy - 博客园 (cnblogs.com) python动态导入模块import_module 和 重载reload - 掘金 (juejin.cn) 关于Python的动态导入(import) - 知乎 (zhihu.com) 1,啥叫动态加载: 动态加 ......
模块 动态 Python

盒子模型

内边距(padding) 1.一个值 上下左右一样 2.两个值 上下,左右 3.三个值 上,左右,下 4.四个值 上右下左 内边距特性:1.背景颜色可以蔓延到内边距 2.可以设置单一方向(padding-top/left/right/bottom) 边框(border) 特性:1.背景色会蔓延到边框 ......
盒子 模型

Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22546 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随机波动率(SV)模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 资产价格具有随时间变化的波动性(逐日收益率的方差)。在某些时期,收益率是高度变化的,而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型 ......
时间序列 波动性 序列 模型 指数

R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处:拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
门限 指数 误差 期货 模型

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33838 原文出处:拓端数据部落公众号 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如,假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动,并且可能导致更准确的预测。另一方面 ......

R语言无套利区间模型期货期现研究:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 最近我们被客户要求撰写关于无套利区间模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义 本文帮助客户对期货期 ......
收益率 区间 期货 收益 模型

2_模块

模块 声明共享 在app-modules中 exports导出 声明服务为共享 @Module({ controllers: [UserController], providers: [UserService], exports:[UserService] }) 在controller中引用: im ......
模块

Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践:预训练模型的微调

在上期文章,我们探讨了预训练模型的部署和推理,包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程 (Prompt Engineering)、反向提示 (Negative Prompting) 等内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、 ......
Generative 模型 领域 AI

广义切糕模型

貌似题不是很多。但是有能力的话还是写写二次整数规划好吧。 求解如下问题: 有 \(n\) 个整数变量 \(x_i\) 取值为 \([1, m]\),取值 \(j\) 有代价 \(a_{i, j}\) 求满足 \(x_{u_p} \leq x_{v_p} + w_p\) 的最小代价。 如果是 \(x_ ......
广义 模型

c++对象模型学习笔记

参照大佬的博客学习了一下c++的对象模型: https://www.cnblogs.com/skynet/p/3343726.html 有些思考需要做下记录。 对于有虚函数表的类的对象,它的起始地址处会存储vptr指向虚函数表,在这个虚函数表的前4或8字节中,会存储一个地址值,指向RTTI类型信息 ......
模型 对象 笔记

centos tensorflow 如何使用 gpu

持续监控GPU使用情况命令: watch -n 10 nvidia-smi 参数解释: Fan:显示风扇转速,数值在0到100%之间,是计算机的期望转速,如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了,显示出来就是N/A; Temp:显卡内部的温度,单位是摄氏度; Perf:表征性能状态,从P0到P12,P ......
tensorflow centos gpu

PowerDesigner之PDM(物理概念模型)

PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 2022-01-05 09:41 248阅读 0赞 PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 转载自:https://blog.csdn.net/qq_27376871/article/details/51321609 一、PDM概述 P ......
PowerDesigner 模型 物理 概念 PDM

win10系统单独编译和使用WebRTC的回声消除(AEC)、音频增益(AGC)、去噪(NS)模块

一、简介 本人想单独编译并使用WebRTC的音频回声消除模块,奈何技术有限,于是在百度的海洋里大海捞针,发现了https://www.cnblogs.com/mod109/p/5827918.html#!comments这篇博文已经做了相关工作,不甚感激! 但是我的需求是在window系统下进行编译 ......
回声 模块 音频 WebRTC 系统

【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍

语义分割是计算机视觉中的重要任务之一,其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别,从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同,语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测,而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起,语义分割得到了广泛应用,并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义... ......
语义 模型 原理 常见 Python

BOSHIDA DC电源模块电容滤波器的原理及构成

BOSHIDA DC电源模块电容滤波器的原理及构成 DC电源模块电容滤波器是电源输出端的重要组成部分,其主要作用是滤除由电源输出的直流电压中所含的杂波和噪声,并将其平滑处理为一个稳定的直流电压输出。在电子设备的数字、模拟电路、电机驱动等方面,稳定的电源输出对于保证设备的正常运行和稳定性是至关重要的。 ......
电源模块 滤波器 电容 模块 原理

【Python&目标识别】目标检测的原理及常见模型的介绍

目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其目的是在图像或视频中定位并识别出特定的物体。目标检测模型通常需要同时确定物体的位置和类别。 ......
目标 模型 原理 常见 Python

一个项目下有两个模块,被git识别为两个项目,需要分别推送不同仓库

用IDEA创建git仓库写代码时,在新建SpringBoot模块后出现如下情况 解决方法: 找到项目目录,在对应模块的隐藏文件夹中找到.git文件并删除 删除后重新使用IDEA打开项目文件,IDEA会提示 点击配置后将目录映射中的serve移除 该情况解决 参考解决方案:https://blog.c ......
两个 项目 下有 仓库 模块

【Python&语义分割】Segment Anything(SAM)模型介绍&安装教程

Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术,该模型能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出,将极大地推动计算机视觉领域的发展,并使得图像分割技术进一步普及化 ......
语义 amp Anything 模型 Segment

JAVA的项目、模块、包、类

模块 Module 一个JAVA项目可以由很多模块(module)组成,每个模块之间可以关联,也可以相互独立,独立的模块可以看作一个单独的项目。 使用IDEA创建一个Module 点击next,并设置路径 包 Package 包可以看作一堆功能的集合,例如:java.util.Date, java. ......
模块 项目 JAVA

三维模型3DTile格式轻量化云端处理技术方法分析

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,... ......
轻量 模型 格式 方法 3DTile

JVM之内存模型

前言 首先说明下JVM内存模型和Java内存模型这是两个不同的概念,不要搞混淆了。 JVM内存模型定义了Java程序在运行时如何分配、使用和释放内存,跟存储和执行相关,也就是常说的运行时数据区域。 Java内存模型(Java Memory Model,简称 JMM)是一种规范,定义了线程和主内存之间 ......
模型 内存 JVM

模块化基础知识

1 简介 1.1 模块 将一个复杂的程序依据一定的规则(规范)封装成几个块(文件), 并进行组合在一起。 块的内部数据/实现是私有的, 只是向外暴露一些接口(方法)与外部其它模块通信 一个模块的组成: 私有的数据:内部的变量 私有的行为(操作数据):内部的函数 向外暴露n个行为 1.2 模块化 描述 ......
基础知识 模块 基础 知识

centos tensorflow gpu docker

locate nvidia-docker 下载Tensorflow Docker映像 您可以一次使用多个变体。例如,以下命令会将 TensorFlow 版本映像下载到计算机上: docker pull tensorflow/tensorflow # latest stable release doc ......
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