You only look once（你只需看一次），或者YOLO，是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法，但是当您需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多精确度。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
之前小编用Python做GUI界面，首选就是Tkinter、PyQt5 。但是它们实现起来工作量及代码量太大，还要一步步设计调试界面排版等问题，而且界面最终呈现也不是特别美观，还有就是打包后太大等一系列问题。
这里【瑜亮老师】给出了另外一个答案，与此同时，根据需求，构造数据，使用pandas也可以完成需求，代码如下：
目标检测是计算机视觉领域的基础性任务之一，并且赋能大量的下游应用。当前目标检测器存在的一大挑战是标签分配问题。特别地，如何定义每个目标的正样本和背景的负样本始终是一个悬而未决的难题。数十年来，目标检测中的正样本一直是候选框，它与真值框的 IoU 大于阈值。现代检测器在图像网格上预定义数千个锚框，并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库，但它并不总是最漂亮的。在本文中，我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据，以了解该病毒如何在不同国家传播（我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价）。
AI城管占道经营识别检测算法通过yolo+python深度学习训练框架模型，AI城管占道经营监测识别系统对道路街区小摊贩占道经营违规摆摊行为进行检测，检测有出店经营占道经营违规摆摊情况，yolo+python深度学习训练框架模型会立即抓拍存档。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
Robot Framework是一款python编写的功能自动化测试框架。具备良好的可扩展性，支持关键字驱动，可以同时测试多种类型的客户端或者接口，可以进行分布式测试执行。主要用于轮次很多的验收测试和验收测试驱动开发（ATDD）。使用Apache License 2.0，由Robot Framework Foundation开发和赞助。Robot Framework被广泛地使用在端到端的验收测试中，生态体系非常丰富，更详细的信息可以参看http://robotframework.org。
操作系统的存储管理是指操作系统对计算机内存的管理和分配。内存是计算机中用于存储程序和数据的部分，因此它的管理对于计算机的运行和性能至关重要。
图1是用第500期(截止2019年7月6日)到538期(截止2020年3月28日)的数据绘制的动态条形图。我是爬虫爬下来的数据，如果不想爬虫可直接到公众号中回复"娱乐圈排行榜条形图"，即可获取数据。
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
提示和技巧总是非常有用的，在编程领域更是如此。有时候，小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物，可以成为实用的效率助推器。所以，我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧，在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的，而有些可能是新鲜的，我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only look once，yolo），提出该算法的作者风趣幽默可爱，其个人主页及论文风格显示了其性情，目前该算法已是第三个版本，简称YoLo V3。闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。主要内容有：
最近在研究个人所得税的收入再分配效应，不是心甘情愿的，毕业论文需要 因为使用了CHIPS的数据库，微观住户调查数据是我见过最变态的数据源，没有之一~ 其中所使用到的理论模型中需要计算很多个人所得税、再分配效应和累进性指标，经过参考各方文献资料，依靠着自己对于R语言的一丁点儿基础，终于把所有的指标计算代码整理完了，因为代码太多，除了预处理和数据清洗的之外，这里分享一下我觉得可能会对学术研究人员有用的几段核心代码！ 以下代码一共分为两类，一类是计算个人所得税的代码，一类是衡量收入分配不均等的测度指标。 个人所
学生宿舍管理系统可以包括学生信息管理、宿舍信息管理、评价管理等功能。以下是一个简单的Python实现：
KNN is a supervised machine learning algorithm that can be used to solve both classification and regression problems. The principal of KNN is the value or class of a data point is determined by the data points around this value.
action 表示处理此表达信息的程序所在的URL,所述表单信息在提交时被发送到定义的地址。
随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点的检测效果也在不断提升，且被广泛应用于计算机视觉相关领域，成为许多计算机视觉任务的基础，包括安防，新零售，动作捕捉，人机交互等等。现在，大火的人体姿态识别也有了PaddlePaddle的实现。我们来带小伙伴们学习一下怎么利用PaddlePaddle来实现人体姿态的识别任务。
ChainerCV是一个基于Chainer用于训练和运行计算机视觉任务的神经网络工具。它涵盖了计算机视觉模型的高质量实现，以及开展计算机视觉研究的必备工具集。 这些是由ChainerCV支持的检测模型
目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶，该算法必须检测到行人，道路，车辆，交通信号灯，标志和意外障碍物的存在。 在安全方面，入侵者的存在可以用来触发警报或通知适当的当局。
我：（尴尬一下后，还好我看到过相关博客）Python垃圾回收引用计数为主、标记清除和分代回收为主。
如果看不到此选项，则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ，然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来， 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项，然后单击“ 确定” 按钮。然后，您将能够访问数据分析工具。
Python有很多GUI框架，但是Tkinter是Python标准库中唯一内置的框架。
可以看到，刚刚新建的test环境右边的[SSH configuration]中已经出现了一个服务器地址名。按下图红框操作
系列参考： python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit介绍（一） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 重要组件介绍（二） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 展示组件（三） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit lay-out布局（四） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 缓存（五） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 数据探索案例（六） streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页（七）
AI 开发者按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
得益于IDA pro十分开放的架构，Gergely Erdelyi和Ero Carrera在2004年基于IDA pro发布了IDAPython，逆向工程师能够以Python脚本的形式访问IDC脚本引擎核心、完整的IDA插件API，以及所有与Python捆绑在一起的常见模块。IDAPython无论是在商业产品中（例如Zynamics的BinNavi），还是在一些开源项目中（例如Paimei和PyEmu）均有所应用。 今天，商业版本的BinNavi终于开源了！下载地址见参考来源。 📷 功能简介
智慧工地抽烟识别检测系统根据python+yolo深度学习分析技术，对监控画面中工地人员的吸烟行为进行识别，及时发现画面中人员的违规行为，立即抓拍存档并同步违规信息到后台，有效帮助后台人员及时处理违规行为。
目前，金融市场总是变幻莫测，充满了不确定因素，是一个有许多投资风险的市场。这与其本身的市场规律和偶然性有关，金融危机、国家政策以及自然灾难等都会影响到金融市场，均会影响投资的收益情况。所以投资者总是希望能够找到应对的方法来减少投资的风险而增加收益。随着老百姓对合理的财富分配理论有着迫切的需求，学会优化投资理财，做到理性投资，是当前投资者最关心的问题。
IntelliJ IDEA是Mac端最好用的Java开发工具！IntelliJ IDEA分析您的代码，在所有项目文件和语言中查找符号之间的连接。利用这些信息，它提供了深入的编码协助，快速导航，巧妙的错误分析，当然还有重构，功能强大！
值班脱岗智能监测识别系统通过python+yolo网络模型深度学习算法技术，值班脱岗智能监测识别系统对重要区域岗位状态等进行7*24小时不间断实时监测，当超过后台规定时间没有人员在规定区域，无需人为干预立即抓拍告警。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。 根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强，报表神器 参数 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，要聚合的列
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了，毕竟是PyTorch提供的原生profile工具，个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些，并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验，我使用的时候也是按照这个教程来来的，有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件，然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
裸露土堆智能识别检测系统基于python+yolo计算机视觉深度学习技术，裸露土堆智能识别检测系统对现场画面中土堆裸露情况进行实时分析检测，若发现画面中的土堆有超过40%部分裸露，则判定为裸露进行抓拍预警。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行裸露土堆识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
这是一个在过去几年里反复出现在我脑海中的问题。很长一段时间以来，情景喜剧一直是我的首选。
水位标尺智能识别系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，水位标尺智能识别系统对河道湖泊水库等水位进行7*24小时实时自动监测，水位标尺智能识别系统监测到水位到达警戒线时，立即抓拍存档告警，并同步回传后台提醒人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | FAIZAN SHAIKH 编译 | 颖子，张伯楠，一针，江凡 Python越来越受数据科学爱好者的欢迎，这一现象是有一定原因的。它为整个生态系统带来了一种通用的编程语言。通过Python，人们在一个生态系统中不仅可以转换和操作数据，还可以建立强大的管道模型和机器学习的工作流。 在Analytics Vidhya(一家著名的国外大数据博客，也是本文出处)，我们都爱Python。我们中的大多数人使用Python作为机器学习的首选工具。除此之外，如果你想从事深度学习，
适用专业：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、通信工程、数字媒体技术大数据应用技术及其他工科专业
1. ros_caffe：github.com/tzutalin/ros_caffe
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操作系统的存储管理是指操作系统如何管理计算机的存储器，包括主存储器（RAM）和辅助存储器（硬盘、光盘等）。
处理栅格数据时，有时可能需要处理数据间隙。这些可能是传感器故障、处理错误或数据损坏的结果。以下是航拍图像中数据间隙（即无数据值）的示例。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
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