暂时未有相关云产品技术能力~
暂无个人介绍
9 图片社交网站 本章新涉及的Python包:Flask-Dropzone, Pillow, Flask-Avatars, Whoosh, Flask-Whooshee。 9.1 项目组织架构 1、功能式架构
[bug 1] TypeError: ‘method’ object is not subscriptable 问题代码:
maixpy笔记 Something 上下拉。应该就是强制高、低电平,可以避免不确定的状态。 模型区没有文件系统,模型之间烧录在指定地址。
我的准备 Maix duino开发板一块(含摄像头配件) Type-c数据集一根
2 Sam相关项目 阅读:Segment Anything(sam)项目整理汇总 新鲜名词:点云分割, 有趣的项目:
9.8 收藏图片 前面已经学习过如何使用关联表来表示多对多关系,缺点是只能表示关系,不能存储数据(如我还想记录下收藏图片的时间戳)。这种情况下,我们可以使用关联模型来表示多对多关系。 在关联模型中,我们将Photo模型与User模型的多对多关系,分离成了User模型和Collect模型的一对多关系,和Photo模型与Collect模型的一对多关系。
数据库 1、数据库的安装与配置 这节用到flask的两个扩展,使用pip安装扩展就行
实验内容 一、进程的创建 编写一段源程序,使用系统调用fork()创建子进程,当此程序运行时,在系统中有父进程和子进程在并发执行。观察屏幕上的显示结果,并分析原因(源代码:forkpid.c)。
Flask-Migrate迁移数据库失败的两个Bug 1、找不到数据库:Unknown database ‘***’ 若还没有创建数据库,该迁移工具不会自动创建。你可以使用SQL命令手动创建一个数据库:
1 命令记录
🍉 前情提要 前面通过PaddleHub的人脸检测模型pyramidbox_lite_mobile,实现了一个在浏览器中上传人脸,进行人脸检测的小应用。这一节,我们将实现的功能是任意上传两张人脸图片,比较他们是否为同一人。
行列式 行列式的本质,就是一个数值。 🌻 行列式的定义 有三种定义:1、按行展开;2、按列展开;3、即不按行,也不按列的展开。 按行展开时,行标取标准排列,列标取所有可能。
前言 🔥 该专栏作为算法题笔记,记录算法的思路、遇到的问题,以及能跑的代码,持续更新中! 🔥 推荐一款面试、刷题神器牛客网:👉开始刷题学习👈
在开发板上运行模型 1、烧录模型文件到板子 使用kflash_gui工具,可以完成这个任务。
至此,我们就已经成功上传了其中一个类别的图片啦!按照上面的方式,我们可以继续上传其余每个类别的图片。 上传完所有类别的图片后,来到总览,可以大致浏览我们刚刚上传的图片。 接下来,就要用这些图片来训练用于垃圾分类的模型了!
🚩 前言 最近学到了深度学习的卷积操作,在卷积神经网络出现之前,就已经有使用卷积核 (也叫滤波器),但那时的卷积核依靠人工的经验和知识来进行设计,而不能像卷积神经网络中那样让机器自己学习出合适的卷积核参数。 下面就介绍通过卷积来获取图像轮廓图的操作。
随笔 与汇编的灵活与底层所伴随的,是使用者极大的心智负担。 模块之间的隔离性很难控制。甚至多个子程序间的标号也不能相同,故子程序无法独立开发后直接集成。
前情提要 上一篇:【编程实践】黑框框里的打字小游戏,但是汇编语言-CSDN博客 在上一篇文章中我对这个小程序进行了介绍,但由于运行环境的安装比较复杂,估计没有谁会将我的代码跑起来,可那样实在是太遗憾了。学习过汇编语言的你大概率是使用过DOSBox的,为此我献祭了2小时的宝贵生命,成功地将代码在DOS上跑起来了。 如果对具体移植过程不感兴趣,可以直接跳到运行体验部分。
前言 内容纯属个人经验,若有不当或错误之处,还请见谅,欢迎指出。 文中大致介绍了,如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型,并简单包装成一个Web应用的过程。
1-1 关于模型部署,MaixPy文档的这一部分中可能有些有用的参考:部署模型到 Maix-I(M1) K210 系列开发板 - Sipeed Wiki 。 实际用数字图片进行测试时,手写数字识别的模型无法产生正确的输出。
前言 思路介绍中省略了关于如何进行回溯搜索的细节,而主要讨论回溯中所使用的剪枝策略。
一、FastSam下载与体验 1 问题记录 似乎从网页上下载压缩包,会比使用git clone要方便很多。 1 CLIP是什么?
🌴 Flask基础和模板 1、web框架的作用 避免重复造轮子,app程序不必关心于服务器的沟通方式,而专注于核心的业务逻辑实现。 稳定,可扩展性强
📑 例题:01背包问题 题目链接:采药-洛谷 当洛谷上不让下载测试用例,可以试试:采药-ACWing
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