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1月前
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Opencv学习笔记(十一):opencv通过mp4保存为H.264视频
本文介绍了如何在OpenCV中通过使用cisco开源的openh264库来解决不支持H.264编码的问题,并提供了完整的代码示例。
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1月前
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lintsampler:高效从任意概率分布生成随机样本的新方法
在实际应用中,从复杂概率密度函数(PDF)中抽取随机样本的需求非常普遍,涉及统计估计、蒙特卡洛模拟和物理仿真等领域。`lintsampler` 是一个纯 Python 库,旨在高效地从任意概率分布中生成随机样本。它通过线性插值采样算法,简化了复杂分布的采样过程,提供了比传统方法如 MCMC 和拒绝采样更简便和高效的解决方案。`lintsampler` 的设计目标是让用户能够轻松生成高质量的样本,而无需复杂的参数调整。
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1月前
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Jetson 学习笔记(十四):降低远程操控延时-修改屏幕分辨率
这篇文章是关于如何通过修改屏幕分辨率来降低Jetson Nano在远程操控时的延时。
如何优化OBS的推流设置以提高直播质量
【10月更文挑战第7天】如何优化OBS的推流设置以提高直播质量
视频分辨率和帧率
【10月更文挑战第7天】视频分辨率和帧率
Zoom + OBS + B 站直播配置
【10月更文挑战第7天】Zoom + OBS + B 站直播配置
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1月前
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多屏幕适配方案
【10月更文挑战第7天】
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1月前
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深度学习笔记(十一):各种特征金字塔合集
这篇文章详细介绍了特征金字塔网络(FPN)及其变体PAN和BiFPN在深度学习目标检测中的应用,包括它们的结构、特点和代码实现。
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1月前
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论文精度笔记(四):《Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》
Sparse R-CNN是一种端到端的目标检测方法,它通过使用一组可学习的稀疏提议框来避免传统目标检测中的密集候选框设计和多对一标签分配问题,同时省去了NMS后处理步骤,提高了检测效率。
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