回答:python入门的话,其实很简单,作为一门胶水语言,其设计之处就是面向大众,降低编程入门门槛,随着大数据、人工智能、机器学习的兴起,python的应用范围越来越广,前景也越来越好,下面我简单介绍python的学习过程:1.搭建本地环境,这里推荐使用Anaconda,这个软件集成了python解释器和众多第三方包,还自带spyder,ipython notebook等开发环境(相对于python自带...
回答:Python可以做什么?1、数据库:Python在数据库方面很优秀,可以和多种数据库进行连接,进行数据处理,从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如:Oracle, My SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接,至少包括ODBC。有许多公司采用着Python+MySQL的架构。因此,掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点,在数据库处理方面如虎添翼。2、多媒体:...
回答:1、web应用开发网站后端程序员:使用它单间网站,后台服务比较容易维护。类似平台如:Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、网络爬虫爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧, 爬虫获取或处理大量信息:批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、从各大网站爬取商品折扣信息,比较获取最优选择;对社交网络上发言进行收集分类,生成情绪地图,分析语言习惯;爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论,生成词云;按条件筛选获得...
回答:Python是一门电脑编程语言,而且是学习人工智能的第一语言,相对其他的流行语言python也比较简单一些。主要学习的内容有web网站开发,游戏开发,爬虫,数据分析,大数据,智能等各方面的内容,就业也是面向这些岗位,是以后的大趋势,现在国家也在推广这方面的学习了。python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及...
回答:框架就是一个基本架构,别人已经替你搭建好了基本结构,你只需要按自己需求,添加内容就行,不需要反复的造轮子,可以明显提高开发效率,节约时间,python的框架很多,目前来说有web框架,爬虫框架,机器学习框架等,下面我简单介绍一下这3种基本框架,主要内容如下:1.web框架,这个就很多了,目前来说,比较流行的有3种,分别是Django,Tornado和Flask,下面简单介绍一下这3个框架:Djan...
...符识别)。我们将执行文本检测(1)和(2)文字识别使用OpenCV,Python和Tesseract。几周前,我向您展示了如何执行文本检测使用OpenCV的EAST深度学习模型。使用这个模型我们可以检测和定位的边界框坐标图像中包含的文本。下一步是把这些...
...答这个问题,但是首先你需要准备一下系统:你需要在 Python 虚拟环境中安装版本不低于 3.3 的 OpenCV(如果你在使用 python 虚拟环境的话)。OpenCV 3.3+ 包含运行以下代码所需的 DNN 模块。确保使用链接中的 OpenCV 安装教程之一(http...
...以阅读详细信息,如果您如此倾向。最后,我将提供我的Python + OpenCV文本检测实现,以便您可以开始在自己的应用程序中应用文本检测。 为什么自然场景文本检测如此具有挑战性 图1:自然场景图像的示例,其中文本检测由于光...
...guish different classes) # ref: https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression # box (x, y, w, h) -> box (x1, y1, x2, y2) _boxes = tf.stack([boxes[:, 0] - 0.5 * ...
... 使用Python,OpenCV进行基本的图像处理——提取红色圆圈轮廓并绘制 1. 效果图2. 源码 写这篇博客源于博友的提问,想提取图片中的红色圆圈坐标,并绘制封闭的轮廓。 看到这...
...快速的目标检测算法。 本教程使用的代码需要运行在 Python 3.5 和 PyTorch 0.3 版本之上。你可以在以下链接中找到所有代码: https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch 本教程包含五个部分: 1. YOLO 的工作原理 2....
...启发式编程。重要的目标识别概念1. Bounding box proposal提交边界框(Bounding box proposal,又称兴趣区域,提交区域,提交框)输入图像上的一个长方形区域,内含需要识别的潜在对象。提交由启发式搜索(对象、选择搜索或区域提...
...的背景,并且我们不仅要分类这些不同的目标还要识别其边界、差异以及彼此的关系!在图像分割中,我们的目的是对图像中的不同目标进行分类,并确定其边界。来源:Mask R-CNN卷积神经网络可以帮我们处理如此复杂的任务吗...
...(weight transfer function),用大量的类别(所有类别都标有边界框注释(box annotations),但只有一小部分类别标有掩码注释)训练实例分割模型。论文作者表示,他们成功使用Visual Genome数据库中的边界框注释以及COCO数据库中80个...
...我们不仅需要分类这些不同的对象,而且需要识别他们的边界和彼此的关联。 CNN 可以帮助我们实现这样复杂的任务吗?也就是说,我们给出更复杂的图像,可以利用 CNN 来识别图像中的不同物体之间的边界吗?这个问题,在过...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...