在利用Adaboost算法识别物体之前,需要用ObjectMarker标定正样本进行正样本数据的采集。
早先别人上传的ObjectMarker不可用,我作了些修改上传,希望对大家有帮助。
运行前把正样本图片放在rawdata文件夹下,运行时按空格标定正样本区域,按回车继续下一张图。
2025/5/8 18:21:43 1.01MB 样本 采集 OpenCV Adaboost
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DELPHIXEAPI通讯聊天系统源码
2025/5/8 11:20:11 1011KB DELPHIXE通讯源码 DELPHI winsock
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Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训:它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单它会自动管理所有必要的云资源,包括图像,卷,快照和SSH密钥它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型它使用轻松地将远程进程与其终端分离通过使用和它可以为您节省多达70%的成本文献资料请参阅。
阅读文章中对于现实世界的例子。
安装要求:Python>=3.6如果使用的是AWS,请参阅AWSCLI(请参阅)。
如果您使用的是GCP,请使用GoogleCloudSDK(请参阅)使用安装或升级Spotty:$pipinstall-Uspotty开始使用准备一个spotty.yaml文件并将其放在项目的根目录中:请参阅的文件规范。
阅读文章为一个真实的例子。
启动实例:$spottystart它将运行竞价型实例,还原快照(如果有),将项目与正在运行的实例同步,然后将Docker容器与环境一起启动。
训练模型或运行笔记本。
要通过SSH连接到正在运行的容器,请使用以下命令:$spottysh
2025/5/8 9:09:51 581KB docker aws deep-learning gpu
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动态js训练记忆和制表技术示例
2025/5/8 8:57:32 7KB JavaScript
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Struts开始于2000年3月,是采用JavaServlet/JavaServerPages技术,开发Web应用程序的开放源码的框架。
当前最新的正式版本是1.0.2,本文内容就是针对这个版本的。
采用Struts能开发出基于MVC(Model-View-Controller)设计模式的JavaWeb前端应用。
通常MVC设计模式把一个系统划分为相互协作的三个部分:1.Model(模型),模型用于封装系统的状态,比如业务数据;
2.View(视图),视图是模型的表示,提供用户交互界面。
当模型状态发生变化时,视图应该得到通知,以便更新模型的变化;
3.Controller(控制器),接受来自视图的请求,
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mms61850源码,电力客户端服务端通讯mmslite-6.0000
2025/5/8 4:54:13 7.08MB mms61850 mmslite
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幸运的
2025/5/8 0:17:57 2KB HTML
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skynet实现的斗地主服务端源码,斗地主规则有改动,逻辑用lua实现
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数据库综合实习作业,C/S,qt写的前台myeclipse写的服务器(无前台代码)
2025/5/7 22:05:49 68KB json、c/s
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VB,属相,星座,源码,加入了好玩的元素,可下着看看。
2025/5/7 19:48:12 123KB VB 属相,星座,源码
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡