Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
由于包含了大量的科学包,Anaconda的下载文件比较大(约531MB)。
2017/6/20 22:20:35 861.13MB python
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Miniconda:它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间要求严厉的用户,Miniconda是一种选择。
就只包含最基本的东西,安装完比anaconda小很多很多,非常推荐安装miniconda
2018/1/9 16:05:26 55.68MB conda miniconda python windows
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yolov4-deepsort使用YOLOv4,DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。
YOLOv4是一种先进的算法,它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。
我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到DeepSORT(带有DeepAssociationMetric的简单在线和实时跟踪)中,以创建一个高度精确的对象跟踪器。
关于对象的对象跟踪器的演示汽车上的对象跟踪器演示入门首先,请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。
我建议使用GPU的人使用Anaconda路由,由于它可以为您配置CUDA工具包版本。
conda(推荐)#TensorflowCPUcondaenvcreate-fconda-cpu.ymlcondaactivateyolov4-cpu#TensorflowGPUcondaenvcreate-
2022/10/18 9:17:23 73.99MB Python
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关于r-shinydashboard主页::套件授权:GPL-2.0或更高版本原料许可证:BSD3-条款摘要:使用“发光”创建仪表板。
该软件包在“发光”的顶部提供了一个主题,使创建有吸引力的仪表板变得容易。
当前构建状态所有平台:当前发行信息姓名材料下载版本平台类安装r-shinydashboard安装r-shinydashboard从conda-forge通道可以通过添加可以实现conda-forge到您的频道:condaconfig--addchannelsconda-forge一旦conda-forge信道已被启用,r-shinydashboard可以安装有:condainstallr-shinydashboard可以列出平台上可用的所有r-shinydashboard版本,其中包括:condasearchr-
2021/6/4 12:13:17 15KB Shell
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cudatoolkit-11.0.221-h74a9793_0.condacudatoolkit-11.0.221-h74a9793_0.conda
2015/1/12 20:20:26 627.03MB cudatoolkit11
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关于r-geojsonio主页::(开发),://docs.ropensci.org/geojsonio(文档)软件包许可证:麻省理工学院原料许可证:摘要:将数据从各种R类转换为'GeoJSON'或'TopoJSON',包括向量,列表,数据框,外形文件和空间类。
'geojsonio'并非旨在取代'sp','rgdal','rgeos'之类的软件包,而是旨在成为高级客户端,以简化数据与'GeoJSON'和'TopoJSON'之间的转换。
当前构建状态所有平台:当前发行信息姓名资料下载版本平台类安装r-geojsonio安装r-geojsonio从conda-forge通道可以通过添加可以实现conda-forge到您的频道:condaconfig--addchannelsconda-forge一旦conda-forge信道已被启用,
2017/4/11 3:57:07 16KB Shell
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1.Unity-2019.2.1f12.python-3.53.dlib-19.184.numpy-1.15.45.torch-1.1.06.opencv-contrib-python3.4.0.127.tqdm-4.23.48.argparse-1.4.09.scipy-1.0.110.tensorboardX网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法,利用Face-to-Parameter的转换快速创建游戏角色,用户还可以自行基于模型结果再次进行修改,直到得到本人满意的人物。
此项目按照论文里的描述建立。
Face-to-ParameterTranslationforGameCharacterAuto-Creation对于输入图片,通过此工具dlib进行脸部截取。
pip3installdlib或者使用conda安装condainstall-cmenpodlibdlib引用模型下载地址:http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landm
2017/9/22 20:41:11 4.6MB 深度学习 图像处理
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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