re.findall 匹配到正则表达式的字符,匹配到的每个字符存入一个列表,返回一个匹配到的所有字符列表
Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A.
导读:Python猫是一只喵星来客,它爱地球的一切,特别爱优雅而无所不能的 Python。我是它的人类朋友豌豆花下猫,被授权润色与发表它的文章。如果你是第一次看到这个系列文章,那我强烈建议,请先看看它写的前两篇文章(链接见文末),相信你一定会爱上这只神秘的哲学+极客猫的。不多说啦,一起来享用今天的“思想盛宴”吧!
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 序列类型 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 序列类型 1.什么是序列类型 2.通用序列类型操作 2.1 索引 2.2 切片 2.2.1 步长 2.3 连接和复制 2.4 in 和 not in 2.5 count
加油站抽烟烟火智能识别系统通过yolo+opencv网络模型图像识别分析技术,加油站抽烟烟火智能识别算法识别出抽烟和燃放烟火的情况,并发出预警信号以提醒相关人员,减少火灾风险。加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。加油站抽烟烟火智能识别算法所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
没有“边界效应”的函数:在任何情况下,使用相同参数调用函数产生的结果始终相同,即没有函数内部状态的变化会影响输出结果。在python中,如果函数里包含有全局变量之类的可变数据结构,就是有“边界效应”的函数。
运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示:
ICMP是一个比较特殊的协议,在一般的通信协议里如果两台设备要进行通信,肯定需要开放端口,而在ICMP协议下就不需要,最常见的ICMP消息为ping命令的回复,攻击者可以利用命令行得到比回复更多的ICMP请求,在通常情况下,每个ping命令都有相对应的回复与请求
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火,工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员,有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机,将火灾危险消灭在萌芽当中。
本文介绍在ArcMap软件中,通过创建模型构建器(ModelBuilder),导出地理坐标系与投影坐标系之间相互转换的Python代码的方法。
YOLO(You Only Look Once)是当今最有效的快速目标检测算法之一。虽然它现如今已经不是最准确的识别算法了,但依然是进行实时物体检测的最佳选择之一。最近,YOLO发布了它的最新版本YOLO v3,本文重点介绍YOLO v3的新特点。
1 ROSwiki:http://wiki.ros.org/rrt_exploration
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
和朋友闲待着两个人无聊,都想吃苹果又都不想洗,想起玩过的一个酒桌上猜数字的游戏,然后在手机上写了出来,三局两胜输了去洗苹果……
昨天没能完成 34,今天来补上。恰好第 35 题也是二分查找算法的应用,放到一起来记录。
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。
超出边界的索引会出错,但是分片不会,因为python会调整分片的边界来适应。例如:
导读:Python猫是一只喵星来客,它爱地球的一切,特别爱优雅而无所不能的 Python。我是它的人类朋友豌豆花下猫,被授权润色与发表它的文章。如果你是第一次看到这个系列文章,那我强烈建议,请先看看它写的前几篇文章(链接见文末),相信你一定会爱上这只神秘的哲学+极客猫的。不多说啦,一起来享用今天的“思想盛宴”吧!
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术,对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测,当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时,立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理,同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎,接下来我们介绍YOLO 系列算法。
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种强大的机器学习算法,用于分类和回归任务。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的支持向量机分类器,并介绍其原理和实现过程。
本文是学习opencv-python官方教程的函数总结 cv2.cvtColor(src, dst, code, dstCn) 参数: src:输入图像 dst:输出图像,与输入图像具有相同大小和深度 code:色彩空间转换代码,例如cv2.COLOR_BGR2GRAY等 dstCn:目标图像中的通道数;默认参数为0,从src和code自动导出通道 介绍: 改变图像的色彩空间 opencv-python中的运用: gray = cv2.cvtColor(
在不断进步的现代科技中,我认为最伟大的是我们在使计算机具有类似于人的感知能力方面取得了进步。以前训练计算机使它像人一样学习、做出像人一样的行为是很遥远的梦想。但现在随着神经网络和计算能力的进步,梦想逐渐成为现实。
AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型,AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。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。
街道积水识别监测系统利用Python+OpenCv机器学习对道路低洼区域街道积水识别监测进行实时监测,一旦发现到路面积水时,立即抓拍存档告警,同步信息到后台中心,提醒相关人员及时处理,避免产生更大的损失和危害。OpenCV-Python是一个Python绑定库,旨在解决计算机视觉问题。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
第一次接触 Python 时,是把它作为一个智能计算器使用的。普通的计算器计算很大的数时都会报错,比如计算 9 的 531441 次方,计算器就提示我不是数字:
在我们拿下一个Webshell的时候,我们没办法把一些工具上传到目标服务器上去使用,那样可能会有风险,而且有的时候还没有特定的环境来使用工具。这个时候我们就可以使用内网穿透来吧服务器的流量代理到本地,就相当于我们是在内网环境,我们就可以使用自己PC上的工具对内网进行扫描,内网渗透,域渗透等等。
众所周知,Python 不是一种执行效率较高的语言。此外在任何语言中,循环都是一种非常消耗时间的操作。假如任意一种简单的单步操作耗费的时间为 1 个单位,将此操作重复执行上万次,最终耗费的时间也将增长上万倍。
在本文中,我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API,通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
因为之前做过 Integer to Roman 这个 Roman to Integer 还是比较容易有思路,和 Integer to Roman 差不多,但是这里要先算组合型的字符,比如 CM 就要在 M 之前计算。
游戏,大家一定不陌生,那么有没有想过游戏是怎么做出来的呢?作为一个与代码打交道的人,都知道是用一行一行代码堆积出来的。今天,大家就跟小编一起来用代码敲出一款属于自己的游戏吧!
传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型,下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象,一旦发现下料口堵塞,算法会立即抓拍发出告警信号。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。传送带下料口堵塞识别检测算法使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测,当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时,系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员,让工作人员及时处理。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
今天是大年初三,按照传统习俗,从这天开始,就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”,毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框(YouTube-BoundingBoxes),含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框,精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集,希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof,使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状(tensor shape),了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在,tfprof 已经支持P
直方图(Histogram),形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,这样的统计图称为频数分布直方图。
http://www.runoob.com/python/python-exercise-example2.html
化工厂跑冒滴漏识别检测系统基于Python基于YOLOv7机器视觉深度学习算法,自动识别现场画面中机械管道是否存在液体泄漏情况发生,当检测到液体泄漏时,可以立即抓拍存档告警同步反馈到监控后台人员,及时处理。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
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。
「?」表示匹配?前面的字符0次或1次,这里需要注意的是,在代码中打印r2结果出现了2个Python,这是由于?具有去重的功能。
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:
贪吃蛇,大家应该都玩过。当初第一次接触贪吃蛇的时候 ,还是能砸核桃的诺基亚上,当时玩的不亦乐乎。今天,我们用Python编程一个贪吃蛇游戏,下面我们先看看效果:
作者:寒小阳 && 龙心尘 (感谢投稿) 原文 :http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419 1、总述 逻辑回归是应用非常广
dlib 是较流行的人脸识别的开源库,使用c++编写,里面包含了许多的机器学习算法,。其官网链接是 dlib C++ Library - Machine Learning
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions),人脸检测的应用每天都在增加。
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法,它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体,而是优先考虑速度和识别。
用python的matplotlib画出的图,一般是需要保存到本地使用的。如果是用show()展出的图,再右键保存,这样的图是失帧而非矢量的
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