关于Java、Python这两个目前“斗”的最狠的编程语言,我相信很多人都并不陌生,每一个拿出来将都是长篇大论,所以我就长话短说,希望帮助你在未来的编程生涯中,有一些帮助。
Python中的缩进(Indentation)决定了代码的作用域范围。这一点和传统的c/c++有很大的不同(传统的c/c++使用花括号花括号{}符决定作用域的范围;python使用缩进空格来表示作用域的范围,相同缩进行的代码是处于同一范围)。
Python是一门高级编程语言。它用于通用编程。Python语言由Guido van Rossum创建,并于1991年首次发布。Python的设计哲学着重于代码的可读性。因此空白在Python中具有重要的意义。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
Guido van Rossum在1991年正式对外发布Python版本,现在已成为最流行的语言之一。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 pycocotools安装问题与对策 MS-COCO Metrix工具包主要用来实现对象检测模型的性能评估,因此在对象检测模型训练中必须要求安装这个工具包,安装命令行如下: https://pypi.org/project/pycocotools/ pip install pycocotools 在中文windows10 系统中安装命令行如下: 一般会遇到的错误如下: 错误信息如下: UnicodeDec
前段时间为了写爬虫专栏,顺便又把Python基础看了一遍,说实话有很多不常用的已经忘了。 其实做开发行业就是这样,常用的语法就几个,其他的只要了解知道即可。
昨天发现不知不觉从武汉报告第一起不明肺炎,新冠已经陪伴我们一年了。忽然意识到AAF开发应该也已经很久了。翻了一下,果然不知不觉也一年多了,想专门整理统计一下项目的数据,最终选了用 gitstats,使用过程简单总结一下,方便后续使用。
Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。
通过网页快速了解Linux(Ubuntu)和ROS机器人操作系统,请参考实验楼在线系统如下:
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 版本信息 首先必须要交代一下硬件跟依赖包的版本信息 -GPU -3050ti-Win10 x64-CUDA11.0.1-cuDNN8.2.x-TensorRT8.4.0.x-Python3.6.5-Pytorch1.7.1 然后我还下载了YOLOv5的最新版本,并测试通过如下: Python API配置支持 我把tensorRT解压在D:\TensorRT-8.4.0.6 目录结果如下: 首先输入
整体来说,Go配置环境还是挺轻松的,和Python差不多,并且会自动添加环境变量。
最近看到DotNetGuide技术社区交流群有不少小伙伴提问:想要系统化的学习数据结构和算法,不知道该怎么入门,有无好的教程推荐的?,今天大姚给大家推荐2个开源、免费的C#数据结构与算法入门教程,值得收藏学习!
前几天在知乎上,回答了问题:「如何深入学习数据分析?」,没想到竟然成了优秀回答。感谢知友们的喜欢。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN(Python、C++)部署、OpenVINO(Python、C++)部署、ONNXRUNTIME-GPU(Python、C++)部署,然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息: GPU 1050TiCPU i7八代OS:Win10 64位OpenVINO2021.4ONNXRUNTI
自从有了强化学习(RL),AI上能星际争霸,下能雅达利称王,让内行人沉醉,让外行人惊奇。
目录 目录 (一)安装Jupyter notebook 1.在控制台输入: 2.注意: 3.安装的过程: (二)启动Jupyter notebook (三)文件管理 (四)基本概念与操作 1.什么
我们将从一组基本例子和它的语法开始,还将讨论与 for 循环关联的 else 代码块的用处。
目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义,yolov5(You Only Look One-level)是目标检测算法中的一种代表性方法,以其高效性和准确性备受关注,并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。
(Day 1 看了教程和前人的笔记,个人感觉是前期准备环节。结合教程推荐和自己日常的喜好,写下自己的理解和选择。)
java.util.Scanner 是 Java5 的新特征,我们可以通过 Scanner 类来获取用户的输入。
今天,知晓程序(微信号 zxcx0101)要推荐的就是这款「云档」小程序,它提供了多种技术的开发指南、技术手册、API 规范。让你随时随地学技术,离全栈式码农更近一步。
严格上说:通过redis-cli得到的结果应该是redis-cli 的版本;但是 redis-cli 和redis-server,一般都是从同一套源码编译出的。所以应该是一样的。 相关Redis视频教程推荐:Redis视频教程
首先打开我们的VS Code软件,然后新建一个HTML文件,注意,在VS Code软件里面新建一个文件,它的后缀名也必须写上
前面说过,NPM是Node提供的模块管理工具,可以非常方便的下载安装很多前端框架,包括Jquery、AngularJS、VueJs都有。为了后面学习方便,我们先安装node及NPM工具。
这是GitHub上的一个新项目,简介如是说:史上最全的PyTorch学习资源汇总。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装与测试 最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本,工程简便性有提升了一大步,本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型,首先需要下载对应版本: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包: https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 函数说明 OpenCV C++的图像对象Mat有一个函数convertTo可以把图像数据在不同的精度类型之间来回切换比如从字节到浮点数之间来回切换。非常方便,该函数的官方说明如下: 其中参数alpha可以让数据放缩到指定的范围内,比如从字节到浮点数类型 CV_8U 转换为CV_32Falpha=1.0/255.0时表示从0~255切换到0~1之间 浮点数类型到字节类型 CV_32F 转换为CV_8Ualph
本为为 AI 研习社用户孙启超发表在社区上的博文,原文链接为: https://club.leiphone.com/page/blogDetail/8087 看了Siraj Raval的3个月学习机器
在PHP中”= “符号是用于在数组中分配键值对,主要在关联数组中使用。【视频教程推荐:PHP教程】
一款好的开发工具可以是开发效率提升,不同的教程推荐了常用的ROS开发环境,典型如下:
今天跟大家分享一种好玩的图表——海螺图! ▽▼▽ 这种图表制作方法与之前介绍的两种图表——玫瑰图都是使用雷达图制作完成,步骤上有些相似之处,功能也差不多,也属于那种纯粹炫技的形式,不过看图表看起来比较
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 显示效果 对象检测模型推理解析结果之后,经常需要在对象检测框上部添加文字类别跟其他表述文本,这样显示可以让人一目了然,非常清楚的知道各种检测类别跟自信度信息,但是这个可视化显示,OpenCV可以做的非常好,给人很直观的感觉。图示如下: 如何生成这种显示 OpenCV中有个获取字体跟文本宽高的函数,调用该函数可以获取 Size cv::getTextSize( const String
1、【Scanner sc = new Scanner(System.in); 】;
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 之前我安装了CUDA10.0跟cuDnn7.6.5 然后我在VS2017中配置了包含路径、库路径跟连接器,把环境变量加上,重启一下就可以运行onnxruntime-1.4 gpu版本,用YOLOv5导出onnx格式模型,跑的很欢畅。 -VS2017-CUDA10.1-cuDnn7.6.5-onnxruntime-1.4-gpu Faster-RCNN转ONNX 周末的时候我想试试tensorRT+
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOX目标检测模型 旷视科技开源了内部目标检测模型-YOLOX,性能与速度全面超越YOLOv5早期版本! 如此神奇原因在于模型结构的修改,下图说明了改了什么地方: 把原来的耦合头部,通过1x1卷积解耦成两个并行的分支,经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下: 论文与代码模型下载地址: https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 要求: 找到下图的螺丝圆心并测量它们之间的距离,本人通过一通OpenCV简单的基础操作完成了整个流程!原图如下: 整个流程图如下: 各步运行名称与运行结果对比: 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图 推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习,我选择Pytorch框架! Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐
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