tensorflow模块 模型opencv
学习笔记416—BP神经网络模型：深入探究与应用
BP神经网络模型：深入探究与应用 导言BP神经网络模型（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的神经网络模型。它以其强大的非线性拟合能力和适应性而备受关注。1. BP神经网络模型原理1.1 神经网络基础在深入探讨BP神经网络模型之前，我们 ......
生产制造关键业务模型拆解与平台化演进
产品生产制造是制造企业的核心业务活动，本期基于对生产制造活动的关键业务模型拆解来普及相关的基础业务知识，然后介绍传统信息化架构下生产制造活动涉及的主要应用系统，最后介绍基于统一数字平台构建业务一体化应用的企业数字化系统方案。 ......
数据仓库模型之IBM与TD金融模型
注：参考链接： https://www.cnblogs.com/oracle-dba/p/3903442.html?utm_source=tuicool https://blog.csdn.net/guofeng_0/article/details/108140978 ### 一、IBM与Terad ......
为什么要用模块化、组件化才能完成 Android 项目中类加载功能?
模块化 模块： 最初的目的是将同一类型的代码整合在一起； 所以模块的功能相对复杂，但都同属于一个业务； 不同模块之间也会存在依赖关系； 但大部分都是业务性的互相跳转，从地位上来说它们都是平级的 特点： 分属同一功能/业务的代码进行隔离（分装）成独立的模块，可以独立运行； 以页面、功能或其他不同粒度划 ......
android多模块 安卓模块是什么意思
模块化在进入组件化之前，我们先说一下模块化。一个功能分为一个模块，例如登录模块，支付模块，广告模块。传统的开发模式中一个模块就是一个Module（也有不同模块放在不同包里面的情况）。 模块在功能上对代码进行了划分，但是在开发上任然存在问题。 例如 当 需要debug 某一个模块的时候此时我们必须编译 ......
pytorch nn.LSTM模块参数详解
nn.LSTM模块参数 input_size ：输入的维度 hidden_size：h的维度 num_layers：堆叠LSTM的层数，默认值为1 bias：偏置 ，默认值：True batch_first： 如果是True，则input为(batch, seq, input_size)。默认值为： ......
BOSHIDA DC电源模块在传输过程中如何减少能量的损失
BOSHIDA DC电源模块在传输过程中如何减少能量的损失 DC电源模块是电子设备中常见的电源转换器，它可以将交流电转换成稳定的直流电，并且具有高效能、低功耗、可控性强等优点。在DC电源模块传输过程中，由于电能的转换过程中会产生一定的能量损失，因此如何减少能量损失，提高转换效率成为一个重要的问题。 ......
三河凡科科技飞讯教学篇：振弦采集读数模块开发原理详细介绍
三河凡科科技飞讯教学篇：振弦采集读数模块开发原理详细介绍 振弦采集读数模块是一种用于采集弦振信息的模块，其原理是通过传感器感知弦的振动，将其转化为电信号，然后经过模拟处理和数字化处理，最终输出为可供后续处理的数字信号。 振弦采集读数模块由三个主要部分构成：传感器、模拟处理电路和数字信号处理电路。其中 ......
四层负载均衡的NAT模型与DR模型推导
本文首先讲述四层负载均衡技术的特点，然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。 ......
多账号统一登陆，账号模块的系统设计
# 多账号统一登陆，账号模块的系统设计 来源：www.dustyblog.cn 现在几乎大部分的 `App` 都支持使用多个第三方账号进行登录，如：微信、QQ、微博等，我们把此称为多账号统一登陆。而这些账号的表设计，流程设计至关重要，不然后续扩展性贼差。 本文不提供任何代码实操，但是梳理一下博主根据 ......
简单的将pytorch模型部署到onnx
1. 创建一个pytorch模型 这里我用的U2Net，直接加载好训练出的权重 model = U2Net(class_nums=4) model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path)) 2. 将pytorch模型转成onnx格式 x = torcg ......
浅析三维模型OBJ格式轻量化压缩文件大小的技术方法
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，... ......
三维模型OBJ格式轻量化压缩处理效率提高的技术方法探讨
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，... ......
基于opencv-pyhton与opencv-c++的结合理解与学习
2023年上半年，一直在学习opencv-c++版本，学习了其中的多个库函数 > 笔记链接：https://www.cnblogs.com/Tan-code/category/2339311.html > + opencv-python 读取图片，画圆等基本操作 ： > + opencv-c++ 多 ......
使用 TensorFlow 进行机器学习
使用 TensorFlow 进行机器学习 这是使用 TensorFlow 进行机器学习的官方代码存储库。 使用 TensorFlow（Google 最新、最好的机器学习库）开始进行机器学习。 概括 第 2 章- TensorFlow 基础知识 概念 1：定义张量 概念 2：评估操作 概念 3：互动会 ......
Windows10 环境下使用 Cmake 和 MinGW-w64 编译安装 OpenCV 4.0.1
Windows10 环境下使用 Cmake 和 MinGW-w64 编译安装 OpenCV 4.0.1 翻译 搜索 复制 ......
opencv笔记
# opencv > 图像 RGB > > opencv读取的格式是BGR ## 基本用法 ### 读取图片 ```python import cv2 img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Pictures\951c76ee-469e-4084-96db ......
生存分析常用的统计模型
回复我们公众号“1号程序员”的“E001”可以获取《BAT机器学习面试1000题》下载链接。[关注并回复：【E001】] 生存分析，是将观察结局和出现这一结局所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法，已经被广泛地应用于癌症数据分析领域，来揭示疾病特征和预后结局的关系，为临床医生提供预后信息和临床决 ......
一种用于预测胰腺癌患者的淋巴结比率和存活率的交互式Bayes模型
回复我们公众号“1号程序员”的“E006”可以获取原文下载地址。[关注并回复：【E006】] 摘要 背景 局部淋巴结状态早已被用于癌症患者临床结果的二分预测。而最近以来，人们对淋巴结比率（LNR）的预后作用，即对量化的检测到的阳性淋巴结比率越来越感兴趣。然而对于淋巴结比率和其对癌症存活率影响的联合模 ......
Stable diffusion webui炼指定的人物模型
### Stable diffusion webui炼指定的人物模型 #### 1.打开自己的sd服务：修改自己的设置 我本地的：http://192.168.1.4:7862/?\_\_theme=dark 修改设置 >训练：  3 config.read("php.ini") 4 ......
Ubuntu 装卸Opencv
buntu中卸载opencv的方法： 1、打开ubuntu； 2、找到当初安装opencv的build目录，进入该build目录执行卸载操作； 3、通过rm命令清理/usr中所有opencv相关项即可。具体操作步骤：1、在ubuntu系统桌面中使用快捷键【Ctrl+Alt+T】打开终端命令行模式。2 ......
ubuntu opencv安装与卸载
安装opencv 1.在下面网站上下载所需版本的源文件Releases - OpenCVhttps://opencv.org/releases/ 2.解压并进入该文件夹 3.命令行执行如下指令 mkdir build cd build cmake .. sudo make -j8 #-j表示要多线程 ......
opencv_contrib编译：fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: No such file or directory
在Ubuntu上编译opencv3.4.2源码时，遇到下面的错误，错误1：/home/src/software/opencv-3.4.2/modules/stitching/include/opencv2/stitching/detail/matchers.hpp:52:42: fatal erro ......
【OpenCV】features2d_converters.cpp:2:10: fatal error: common.h: 没有那个文件或目录
Linux环境下使用opencv的dnn模块调用yolov4遇到的坑（纯CPU）一、问题描述Ubuntu安装opencv4.4，第一次编译完成安装成功，发现编译时少加了几个选项，于是重新编译，结果报如下错误：opencv_contrib-4.4.0/modules/xfeatures2d/test/ ......
安装opencv_contrib-3.4.9, fatal error: opencv2/xfeatures2d.hpp: 没有那个文件或目录. 解决方法
1. 在Opencv的CmakeLists.txt 中加入以下include语句: INCLUDE_DIRECTORIES("/home/yourusername/Dependencies/opencv-3.4.9/opencv_contrib-3.4.9/modules/xfeatures2d/i ......
安装OpenCV时提示缺少boostdesc_bgm.i文件的问题解决方案
安装OpenCV时，会遇到下面的错误 /home/zhang/slam/opencv-3.4.5/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/boostdesc.cpp:653:20: fatal error: boostdesc_bgm.i: 没有那个文件或目录 ......