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：$spottysh
阅读文章中对于现实世界的例子。
安装要求：Python＞=3.6如果使用的是AWS，请参阅AWSCLI（请参阅）。
如果您使用的是GCP，请使用GoogleCloudSDK（请参阅）使用安装或升级Spotty：$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
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采用mobilenet_v1替换原作者采用的resnet50，对于coco2014数据集进行重新训练,迭代了160k次，最终得到的模型模型大小为93m,原模型270多m，同时运算速度大大的提升了，感兴趣的同学可以去下载一下，不用gpu,可以直接在配置好环境的CPU就可以跑起来！
2025/5/6 17:30:33
92.76MB
1
用PCA法进行烟雾检测。
输入的图像为两张，然后训练SVM，最后检测出第二张图像是否有烟雾。
该方法由Dr.RaulRojas.实现，内附论文和数据mat。
Matlab源代码。
注意图像长宽像素必须是16的倍数。
输入的图像为两张，然后训练SVM，最后检测出第二张图像是否有烟雾。
该方法由Dr.RaulRojas.实现，内附论文和数据mat。
Matlab源代码。
注意图像长宽像素必须是16的倍数。
2025/5/6 8:01:51
10.23MB
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本文基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统，采用了YOHOspeakerverifiea:ion数据库，Enroll阶段:采用238说话人4个session每个Sessi。
n有10个语音样本数据，Verify阶段:采用138说话人10个Session每个session有4个语音样本数据，训练模板和测试该说话人确认系统，取得了较好的说话人确认效果。
n有10个语音样本数据，Verify阶段:采用138说话人10个Session每个session有4个语音样本数据，训练模板和测试该说话人确认系统，取得了较好的说话人确认效果。
2025/5/3 18:07:09
3.12MB
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这个是BING算法纯检测部分的实现，训练好的模型已经在里面了。
只需要修改你自己图片的路径就可以使用。
工程上使用大概20FPS。
只需要修改你自己图片的路径就可以使用。
工程上使用大概20FPS。
2025/5/3 10:14:55
14.17MB
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AnyHand是编写一个视觉工具箱时的副产品，将其中的手势识别部分抽取出来做成了这个简单的手势识别库。
通过手势与计算机交互是计算机视觉交互的一个重要领域，这个库可以帮助具有一定编程能力，但没有计算机视觉背景的开发者快速地生成一个手势交互系统。
其中提供的API可以被用于图形用户界面应用程序。
只需要选取一个合适的手势模板，无需大量的模板训练就可就可以进行手势识别。
识别过程中将会实时返回您需要的手势名称、手势位置以及手势包围盒等信息，方便应用系统的调用。
在应用前请先仔细阅读系统的《安装与配置文档》、《应用文档》和《API描述文档》。
通过手势与计算机交互是计算机视觉交互的一个重要领域，这个库可以帮助具有一定编程能力，但没有计算机视觉背景的开发者快速地生成一个手势交互系统。
其中提供的API可以被用于图形用户界面应用程序。
只需要选取一个合适的手势模板，无需大量的模板训练就可就可以进行手势识别。
识别过程中将会实时返回您需要的手势名称、手势位置以及手势包围盒等信息，方便应用系统的调用。
在应用前请先仔细阅读系统的《安装与配置文档》、《应用文档》和《API描述文档》。
2025/4/30 18:41:40
2.69MB
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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
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