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基于opencv2的骨架提取代码python实现
基于opencv和python的骨架提取代码,利用击中不击中变化实现细化操作。
切分以后,结合深度学习识别技术,可以对字符数字等印刷体有一个比较理想的分割和识别效果。
本人亲测有生成结果图片和原图片对照实例,可以动态展现骨架提取过程,具体参照rar文件包。
有问题随时沟通。
2020/2/2 12:53:23
42KB
opencv2
python3
骨架提取
1
Spark平台下基于协同过滤算法的实时电影推荐系统源代码
基于深度学习的监督学习,使用梯度下降、ALS、LFM算法,使用AngularJS2生成前端框架,数据库为MongoDB,使用ElasticSearch作为搜索服务器,Redis作为缓存数据库,其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务,全局采用Scala编写,Java作为Tomcat部署使用,实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题处理。
2022/10/2 17:45:33
250.79MB
Spark
电影推荐系统
协同过滤
Hadoop
1
可用于检测行人的街头视频.zip
可用于检测行人的街头视频,可适用于opencv、机械学习、深度学习等的视频检测
2022/9/30 19:47:32
139.91MB
conv
opencv
1
csinva.github.io:幻灯片,纸质笔记,课堂笔记,博客文章,以及关于ML:chart_decreasing:,统计:bar_chart:和AIresearch的研究-源码
来源•••••滑梯文件夹包含演示文稿的源代码,包括来自伯克利的教学机器学习的-该源代码位于markdown中(),可轻松编辑/导出研究概述在文件夹中不同研究领域的最新论文的概述和摘要(例如ml的可,,,,)笔记文件夹包含有关计算机科学,统计学和神经科学之间许多不同课程和领域的降价笔记和码链接到研究代码,例如以下存储库:可解释的机器学习可解释的深度学习深度学习的乐趣:通明模型拟合,:解归因曲线:层次解释,:解释转换,:惩罚性解释:演示模型,带有gpt2的帖子关于机器学习/统计/神经科学进步各个方面的帖子参考要获取更新,请为存储库星标或关注随时公开使用!用jekyll+github页面构建使用和
2016/10/13 19:31:36
198.18MB
python
blog
website
data-science
1
传智播客2018python就业班视频课(线下班)百度网盘
传智播客2018python就业班视频课(线下班)百度网盘,视频课,非常全,还有后续爬虫及深度学习资源,需求的请在本人博客下留言.
2021/2/5 11:51:53
64B
python
2018
传智播客
视频课
1
变形图像配准网络DIRNet图像配准
基于深度学习的端到端无监督配准模型——变形图像配准网络DIRNet图像配准网络,这是一个运用CNN来预测控制点的网格的神经网络,这些控制点能够被用来生成根据参考图像来对待配准图像进行变形的位移矢量场。
2020/8/22 13:23:31
164.51MB
深度学习
1
ansj_seg-5.1.3.jar
最新的ansj分词工具jar包,用于在ecplise中使用ansj分词。
ansj是由孙健开发的一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现。
分词速度达到每秒钟大约200万字左右(macair下测试),精确率能达到96%以上。
目前实现了:中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能。
可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目。
作者在最新的分词方式里增加了基于深度学习的分词方式。
2016/6/8 1:32:57
19.72MB
ansj
jar包
1
CVPR2017目标检测论文
CVPR2017年利用深度学习进行目标检测的论文,研讨方向是目标检测的同学可以看看
2018/11/6 2:25:22
909KB
目标检测
1
portal-gun:在AmazonEC2竞价型实例上进行深度学习而不会苦楚-源码
portal-gun:在AmazonEC2竞价型实例上进行深度学习而不会苦楚
2019/3/7 21:16:22
131KB
aws
deep-learning
ec2-spot-instances
AmazonWebServicesPython
1
手写数字辨认源码辨认率98%以上无需单独下载数据集
该代码基于深度学习框架Keras可以一键跑(无需单独下载数据文件)辨认率达到了98%以上
2020/2/20 19:04:15
971B
源码
1
共 619 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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