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这个Python库,10行代码搞定图像目标检测

同时由于理解和实际使用较为复杂,一直无法实现。如何开发出高效的目标检测代码呢? ImageAI就应运而生了。...01 ImageAI让代码变得简洁 ImageAI是一个python库,只需要几行代码,就可以让程序员和软件开发人员轻松地将最先进的计算机视觉技术集成到他们现有的或新的应用,ImageAI...创建一个Python文件并命名(如FirstDetection.py),然后将下面的代码写入该文件。将RetinaNet模型文件和要检测的图像复制到包含Python文件的文件夹。...() 在以上3行代码,在第一行导入了ImageAI的目标检测类;在第二行导入了Python的os类;在第三行定义了一个变量,保存Python文件、RetinaNet模型文件以及图像所在文件夹的路径。...输入类型:可指定并解析图像的文件路径,以Numpy数组或图像文件流作为输入 输出类型:可指定detectObjectsFromImage函数以文件或Numpy数组的形式返回图像 以上便是ImageAI这个目标检测库的介绍和演示

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如何理解python的yield,看完还是不懂?手把手教你

关于生成器概念的解释,摘自菜鸟教程解释: 在 Python ,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。...着重讲一下第二种方法,先看代码,为了便于理解写循环,写一个生成器函数: def gen_example(): print ('第1次执行啦~,还没到第一个yield!')...返回一个值,并且记住这个返回的位置,下次迭代时,代码从yield的下一条语句开始执行!...为了验证这个规律 把本文开头的代码 重新写下,用更容易懂的方式: def evenNumber(max): n = 0 while n < max: yield n...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c53ff0829a694466984afc0280d87052.png 在这里插入图片描述 python生成器函数return

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为了不让代码看起来像一坨* 在工作反复用了这个

大多数时候都是写一些业务代码,可能一堆CRUD就能解决问题,但是这样的工作对技术人的提升并不多,如何让自己从业务解脱出来找到写代码的乐趣呢,做过一些尝试,使用设计模式改善自己的业务代码就是其中的一种...举一个生活的例子,笔者之前租房的时候遇到了所谓的黑中介,租的时候感觉自己是上帝,但是坏了东西找他修的时候就像个孙子一样,中介让找门店客服,门店客服又让找房东,房东又让找她家老公,最终好说歹说才把这事了了...策略设计模式 定义 定义一系列的算法,把每一个算法封装起来, 并且使它们可相互替换 适用场景 主要是为了消除大量的if else代码,将每种判断背后的算法逻辑提取到具体的策略对象,当算法逻辑修改时对使用者无感知...,将通用逻辑放到了父类,修改后的代码如下: abstract class AbstractPushStrategy implements PushStrategy{ @Override...TraceRunnableWrapper这个装饰类,从而起到将父线程的上下文透传到子线程,对使用者完全透明,代码如下: /** 可以自动携带trace上下文的Runnable装饰器 */ public

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一篇文章助力大家理解Python 代码的垃圾回收机制

在开发这个版本的时候,遇到了一个非常奇怪的 Bug,最终发现是由于垃圾回收机制和内存重用机制导致的。今天我们来看看这个问题。 问题背景 先来看一段代码: ?...图1 这段代码读取tests/163/9.html这个文件里面的 HTML 代码,分别获取 下面的所有标签内部的所有标签的文本。说起来可能有点绕口,举个例子。...薛定谔的 Element 为了调试这个问题,代码做了一下修改: ? 图4 可以看到,同一个 HTML 标签,之前缓存的结果竟然跟新提取的不一样。...它似乎知道在试图去观察它,当我尝试用代码去观察 element时,它就一切正常。当我观察它时,它就会出问题。薛定谔的 element。 看不见的手 遇事决,量子力学。...这个问题跟量子力学实际上没有关系。导致这个诡异情况发生的原因,是一个一直运行在 Python 里面,但是你常常忽略的机制——垃圾回收。 Python 会把不再使用的对象清理掉,从而释放内存。

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AI修复技术为何这么强?原来背后的技术是……

要说今年哪项AI技术火,告诉你,那就是AI修复技术。老照片往往记录着童年、青春的美好瞬间。但是伴随着岁月的流逝,照片变得模糊泛黄,而有一项技术则可以完美的将图片“上色”。 ?...并且运用了大量的算法进行分析,以建模的方式勾画面部形状、特征、头发和皮肤。这种图像融合和创造的技术,推动了AI行业的进一步发展。 ?...04 人工智能从入门到精通 在当下AI非常火热的情况下,很多人都想要转型到AI,但是转型过程中最重要的不是学习AI,而是要去学习如何学习AI。去理解概念比起看公式本身理解概念背后的故事更能降低门槛。...注:本次我们为你准备的是视频教学系列一《数据分析与Python程序设计》,其他系列课程视频持续更新…… 扫描下方二维码 免费领取精品AI视频资料? ?...数据分析与Python的粘合性 而对于数据分析师从业者,则经常需要从事:数据库操作、报告撰写、数据可视化、数据挖掘的工作。这些工作上使用 Python 编写代码,操作的自由度更高,发展的潜力更大。

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问答记录贴 1 | 解析 NumPy 的广播(broadcasting)机制

于是就有了这个推送系列模块,相信大家能从中受益。欢迎小伙伴在群内积极参与讨论。 2 Python的 * 和 NumPy的广播 几天前,一个小伙伴问:Python的 * 和广播机制是一回事吗?...1) 先了解下python的 list * 标量,结果是复制对应的元素,如下所示: a = [3,8,10] print(a*3) [3, 8, 10, 3, 8, 10, 3, 8, 10]...3 NumPy广播 通用规则 注意,不是任意形状间的ndarray都能做广播,必须满足一定的约束条件。...一个ndarray和一个标量相乘,这是广播机制: a = np.array([1, 2, 3]) b = 2 print(a * b) array([2, 4, 6]) 如果我们按照广播机制,我们可以这样写...Python神经网络| 一篇很棒的实战笔记,附源码 牢记初心,就是保持内心的几分纯真 3分钟理解 支持向量机中最出神的第一笔

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深度学习基础:为什么神经网络的感知机的神经元需要偏置项?

神经元添加偏置项可以吗?答案是,不可以 每个人都知道神经网络的偏置(bias)是什么,而且从人类实现第一个感知器开始,每个人都知道神经元需要添加偏置项。...对来说,向她解释这些概念当然很容易,但我却很难进一步地告诉她我们为什么要使用偏置项。过了一段时间,决定尝试写代码来研究这一问题。 让我们先从一些简单的概念开始。...但是下面的内容是很容易理解的: 我们很容易就注意到,当b=0时,函数总是通过原点[0,0]。当我们保持a不变的情况下引入b时,新的函数总是相互平行的。那么,我们能从中得到什么信息呢?...sigmoid函数虽然改变了输出的形状,但是我们仍然遇到同样的问题:如果没有偏置项,所有的函数都会经过原点。当我们试图用曲线分离OR函数时,它仍然得不到满意的结果。...如果您想尝试一下,看看它是如何工作的,您只需要对python代码做一些小小的修改。 真诚地感谢你对这个主题感兴趣。如果你有任何建议、意见,或者只是想和我打个招呼,请给我留言!

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有了这个工具,执行代码就可以找PyTorch模型错误

几秒钟扫完代码,比训练一遍再找快多了。 张量形状匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时,在执行代码之前运行静态分析,要比执行然后发现错误快上很多。...由于静态分析是在运行代码的前提下进行的,因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码存在的结构性错误、安全漏洞等问题,从而保证软件的整体质量。...在对包括 PyTorch 存储库的项目以及 StackOverflow 存在的张量错误代码进行测试。结果表明,PyTea 可以成功的检测到这些代码的张量形状错误,几秒钟就能完成。...下图就是典型的张量形状错误(对图 2 的简单修改),如果仔细查看,你根本发现不了错误: 对于张量形状错误(如上图的错误类型),PyTea 将原始 Python 代码翻译成 PyTea IR 进行查找...这个工具绝对是必要的!

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代码简洁之道:一行Python代码解决问题是时尚还是玄学

但一个看似如此简单的事情,如果彻底掌握这门编程语言,是很难做到的。 认为,Python 一行流能够帮助你提高编码技能,值得去学习,其原因还有下面五个。...Python一行流的例子 学习 Python 单行技术既是理解更高级代码库的基础,也是提升自身技能的绝佳工具。在理解几千行代码组成的代码库到底写了些什么之前,必须先了解一行代码的含义。...for i in range(10): squares.append(i**2) print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 在这个代码片段...NumPy 处于 Python 强大的机器学习和数据科学能力的核心,你将会学到基本的 NumPy 知识,如数组、形状、轴、类型、广播、高级索引、切片、排序、搜索、聚合与统计。...关于本书 《Python一行流》会教你阅读和编写一行流程序,系统性拆分和理解任意一行Python代码,像专家一样得心应手地编写强壮、紧凑的Python程序。

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

在解决这个错误之前,我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。错误的原因通常情况下,这个错误是由于数据对象的形状与期望的形状匹配所导致的。...在Python,我们可以使用​​shape​​属性来获取数据的维度信息。比如,如果我们有一个名为​​data​​的数据对象,我们可以使用​​data.shape​​来获取其形状信息。...有时候,数据类型可能导致形状匹配。确保数据的类型与期望的类型一致可以帮助解决这个错误。...示例代码下面是一个示例代码,展示了如何解决这个错误:pythonCopy codeimport numpy as np# 创建一个形状为(33, 1)的数据对象data = np.random.rand...下面是一个示例代码,展示了如何使用reshape函数改变数组的形状python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) new_arr

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做完GPT-4完整测评,微软爆火论文称初版AGI就快来了

从未删减版本这个博主也扒出了大量隐藏的细节,如 GPT-4 的内部名称为 DV-3,实际上也是该论文的隐藏第三作者,后被删除;这些微软的研究人员对 GPT-4 的技术细节似乎了解也并不多。...,第二张和第三张分别由 GPT-4 和 ChatGPT 生成的: 下面为 GPT-4 代码实现过程: 进行视觉概念理解:在这个作图任务, 输入提示让模型结合字母 Y、O、H 的形状来画一个人。...其实在 GPT-4 的训练过程从没有关于字母形状的认识,只能从相关训练数据、模糊地学习到字母与一些特定形状有关,结果显示 GPT-4 生成的结果还不错: 用于草图生成:GPT-4 还能与 Stable...代码编写 下图 3.1 是一个让 GPT-4 写 python 函数的例子,该研究使用 LeetCode 在线判断代码是否正确。...在理解代码方面,该研究尝试让 GPT-4 和 ChatGPT「读懂」一段 C/C++ 程序,并预测程序的输出结果,二者的表现如下: 然后,该研究让 GPT-4 解释了一段 Python 代码: 还有解释一段伪代码

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问 ChatGPT 关于GPT的事情:压缩篇

一、现在有一个175B的GPT模型,但我的计算机运行起来,想给它压缩成6B的小型模型,应该采取哪些具体步骤?...三、假设有一个注意力层attn,它的参数是wq,wk,wv,wo,它有32个头部,每个头部128维,现在想把它采样成每个头部32维,请写一段Python代码完成这件事情。...下面是用Python代码实现这个过程的示例: import numpy as np arr = np.random.rand(128) # 示例随机生成一个大小为128的数组 weights = np.random.rand...它有32个头部,每个头部128维,现在想通过使用矩阵相乘,把它采样成8个头部,每个头部32维,请写一段Python代码完成这件事情。...下面是一段Python代码实现: import numpy as np # 定义注意力层的参数形状 HiddenSize = 128 ProjSize = 128 HeadCount = 32 HeadSize

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基于OpenCV实战:车牌检测

扫描图像以查看由边缘定义的所有不同形状。 假设车牌是矩形,则在与之前步骤不同的所有形状,找到与矩形最匹配的形状。 一旦找到矩形,该形状内的信息即为车牌号。 ? 1、识别输入数据是图像。...转换为灰度不仅可以减少计算复杂性,而且对于查找轮廓(稍后的步骤)也很重要,因为OpenCV可以从黑色背景的白色连接对象查找轮廓。 ? 调整大小并转换为灰度后的图像: ?...3.假定车牌是矩形,从与前面步骤不同的所有形状找出与矩形最匹配的形状 当给人一张带有牌照的图像时,我们的眼睛就能从其他所有形状找出牌照,因为我们的先验知识告诉我们这是一个矩形的形状,具有四个相连的角...要将这个想法应用到Python,我们首先将OpenCV findContours函数应用到图4上以查找所有闭合轮廓。...使用“ image_to_string”功能从轮廓提取文本。请注意,“ config”是一个变化的参数,可能需要针对每个应用程序进行更改。 ?

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【AI白身境】学AI必备的python基础

python现在火的程度已经不需要多言了,它为什么为火,认为有两个原因,第一是人工智能这个大背景,第二是它真的太容易学了,没有任何一门语言比它好上手,接下来将和大家分享下python的基础操作。...1.2.1 python缩进的由来 我们在大学时可能都学过c语言,在c主要通过{}来区分代码快,但我们初学者往往忘记打{},而且花括号多了,我们就晕了。...而python就不会出现这种问题,python的缩进可以理解为c的{}。...这样就成功了,为什么会这样呢,下面介绍一种画框法。如下图所示相同颜色框在一起说明它们是属于同一代码块。 ? 这段代码只是定义了一个函数并未执行它,正确的写法如下: ?...这个实例将三维数组的第0轴和第1轴进行了交换,第0轴就是在上面2.3存取数组这一节说的块,第1轴就是块的行,下面将我对三维数组维度交换的理解和大家分享下。

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软件测试|Python科学计算神器numpy教程(六)

在广播过程,NumPy通过适当地复制数组的元素,使得它们具有相同的形状,从而进行元素级别的运算。广播机制的规则广播遵循一组严格的规则,以确定如何处理不同形状的数组。...规则2:如果两个数组的形状在任何维度上匹配,但其中一个数组的大小为1,则可以扩展该维度以匹配另一个数组的大小。...它使我们能够在不显式复制数组数据的情况下,对不同形状的数组进行逐元素的运算,提高了代码的简洁性和效率。...通过自动复制和匹配数组的形状,广播机制使得我们可以对不同形状的数组进行元素级别的操作,简化了数组操作的代码和逻辑。然而,我们需要注意广播操作的性能问题,特别是在处理大规模数组时。...深入理解NumPy的广播机制对于数据分析来说是至关重要的。掌握广播机制的工作原理和应用,能够提高数组操作的效率,并在处理不同形状的数组时提供更大的灵活性和控制力。

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如何玩转谷歌TensorFlow? | 牛人讲堂

对于为何在应用要采用ResNet的思想我们得从理解ResNet为何能有效开始。尽管恺明有一点解释,但这里给出不同角度的一个理解。...一旦理解了ResNet的思想就可以在其它网络构架利用,而这个在Tensorflow上很容易实现。 Tensorflow提供的Python API可直接用于网络的搭建。...▎如何根据自己需求在深度学习做算法创新? 这个问题很大,应该问Jeff Hinton 或Yan LeCun 等大牛。但一些通常的创新思维方式还是值得借鉴的。认为,首先要对问题有透彻的理解。...如果我们能从数学上理解这些现象那么我们必将产生更新的思想,引导我们尝试新的网络结构,从而发现更有效,更精确,更鲁棒的算法来。...为此,外特地为中东研究生开设了GPU编程课,让学生很快入门,进而对GPU架构有深入的理解,关键地方和学生一同探讨,对每行代码逐条分析优化,将效率推行极致。

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Python办公自动化 | 从PPT到Word

有一份如图所示的ppt,包含了Python的介绍。现在需要将PPT的文字都提取出来并写入Word,如下图 ?...二、涉及知识 代码实际上非常简单,基于python-pptx和python-docx两个模块即可,核心代码只有6行。...简单来说,一个PPT文件为presentation,基本的结构为展示文件presentation-幻灯片页slide-形状shape组成,形状就需要区分开,是包含文本的形状还是包含文本的形状(纯图片等...如果是包含文本的形状,则可以获取内部的文本框,一个文本框又可以看作是一个小的word文档,包含段落paragraph-文字块run 有了以上的知识铺垫就可以写代码了。...如果对本文的代码和数据感兴趣可以在后台回复自动化获取,最后还是希望大家能够理解Python办公自动化的一个核心就是批量操作-解放双手,让复杂的工作自动化!

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Python数据分析面试:NumPy基础与应用

NumPy作为Python数据分析领域的基石库,其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。...本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试与NumPy相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....列表与NumPy数组:理解两者在内存布局、运算效率、功能上的差异,避免在需要高性能计算时错误使用Python列表。...忽视广播规则:理解并正确应用NumPy的广播机制,避免因形状匹配导致的错误。误用索引与切片:熟悉NumPy的多种索引方式(整数索引、切片、布尔索引、花式索引),避免索引越界或结果不符合预期。...结语精通NumPy是成为一名合格Python数据分析师的必备条件。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略,结合实际代码示例,您将在面试展现出扎实的NumPy基础和出色的数据处理能力。

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