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Articles by Import Argparse
Imitation Learning with LeRobot on Dragonwing IQ-9075 EVK
Things used in this project × 1 Seeed Studio - LeRobot SO-ARM101 Pro Assembled Kit × 1 Seeed Studio - X10 USB Camera 1080p × 1 Qualcomm AI Runtime (QAIRT) This project documents the complete process of teaching an affordable robot arm to pick up a cube and place it in a container using imitation learning with Hugging Face's LeRobot framework.
End-to-end encrypted ML inference with Amazon SageMaker AI and FHE
Artificial Intelligence Machine learning (ML) inference often requires processing sensitive data—medical records, proprietary business information, or personal communications. What if you could run ML inference in the cloud while hiding your data from the cloud itself? More specifically, what if you could enforce that your data stayed encrypted throughout the entire ML inference process?
[Vertex AI] Build an AI Image Generator app on Vertex AI
Build Real World AI Applications with Gemini and Imagen Lab 목록 Build an AI Image Recognition app using Gemini on Vertex AI) Build an AI Image Generator app on Vertex AI ⬅️ 오늘의 Lab! Build an application to send Chat Prompts using the Gemini model Build a Multi-Model GenAI Application: Challenge Lab 개요 사전 학습된 이미지 생성 모델을 로드 후, AI 모델에 텍스트를 보내서 이미지 기반의 답변을 추출한다.
50个Python实用代码案例：拿来即用，效率翻倍！
Python作为一门简洁而强大的编程语言，已经渗透到我们生活的方方面面。无论您是数据分析师、Web开发者，还是仅仅对编程感兴趣，Python都能为您提供强大的支持。 本文汇集了50个精心挑选的Python代码小案例，它们涵盖了文件处理、数据操作、网络请求、日期时间处理、以及实用工具等多个方面。 文章结构概览： 为了方便您查找和学习，我们将这50个案例大致分为以下几个类别： 文件与目录操作 (案例 1-10) 数据处理与分析 (案例 11-20) 网络请求与Web (案例 21-30) 日期与时间处理 (案例 31-40) 实用工具与技巧 (案例 41-50) 1.
Candy Throwing Robot Arm
Things used in this project × 1 × 1 Ultrasonic Sensor - HC-SR04 (Generic) × 1 × 1 × 1 Introduction I saw the SEEED Interactive Signage contest and the first thing that came to mind was all the booths at conventions, festivals, and so on. What actually works to lure people over? Is it a pretty sign? Is it a fancy hat? No, the answer is of course... Candy! They have those bowls of candy. But, it always feels so awkward. Who can have some? How many do you take?
Hierarchical Temporal Transformer for 3D Hand Pose Estimation and ActionRecognition from Egocentric
最新推荐文章于 2025-04-30 16:06:04 发布 KeepThinking！ 最新推荐文章于 2025-04-30 16:06:04 发布 阅读量664 收藏 30 点赞数 29 文章标签： transformer 深度学习 人工智能 动作识别 姿态估计 计算机视觉 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 目录 摘要 Abstract HTT 实验 代码 总结 摘要 Hierarchical Temporal Transformer 提出的分层时序变换器基于 Transformer 架构改进，通过分层时序编码和双分支设计解决了现有方法在长时序依赖建模和多粒度特征融合上的不足，实现了从第一视角 RGB 视频中同时进行 3D 手部姿态估计和动作识别。该模型采用空间--时序双分支结构，结合局部窗口注意力和全局跨帧注意力，分别优化手部关节细节和动作动态表征，并在FPHA和H2O数据集上达到SOTA性能，为第一视角人机交互提供了高效的统一框架。 Abstract The proposed Hierarchical...
CVE-2025-24813 漏洞全解析｜Apache Tomcat 关键路径绕过与RCE
Factor安全 已于 2025-04-06 17:48:16 修改 阅读量2.3k 收藏 51 点赞数 51 分类专栏： Exploit Builder | 漏洞利用与复现指南 文章标签： apache tomcat 安全威胁分析 安全 web安全 安全性测试 网络安全 于 2025-04-06 09:00:00 首次发布 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 CVE-2025-24813 漏洞全解析｜Apache Tomcat 关键路径绕过与RCE 一、漏洞概述 CVE-2025-24813 是 Apache Tomcat 中一个关键的路径等效性（Path Equivalence）漏洞，允许未经身份验证的远程攻击者在特定配置下实现远程代码执行（RCE）、读取敏感文件，甚至篡改文件内容。该漏洞已在野外被观察到存在实际利用行为，影响范围广泛。 二、影响版本 Tomcat 11.0.0-M1 至 11.0.2（修复于 11.0.3） Tomcat 10.1.0-M1 至 10.1.34（修复于 10.1.35）...
2025年最新! 使用服务器部署FunASR并测试中文识别准确率(基于AIShell-1)
网上 FunASR 部署教程众多，但关于中文识别准确率的测试分享却寥寥无几，官方也未提供明确的测试方法。本文整理了从 FunASR 部署到测试的全流程指南，以 AISHELL-1 测试集为基准，开发了一套新的测试思路，希望能帮助有需求的朋友。教程可能不够完善，欢迎大家自由发挥和改进~ 本文用到的所有代码和示例结果我已经放到github上了,欢迎下载(顺便star一下): pancacake/FunASR_AccTest_AISHELL-1 AISHELL-1: https://openslr.magicdatatech.com/resources/33/data_aishell.tgz FunASR官网: modelscope/FunASR: A Fundamental End-to-End Speech Recognition Toolkit and Open Source SOTA Pretrained Models, Supporting Speech Recognition, Voice Activity Detection, Text Post-processing etc.
Outsmarting Cloudflare Turnstile CAPTCHA: A Bold Expedition Through Varying Levels of Complexity
In my relentless quest for innovation and business insights, I decided to dive into the perplexing world of CAPTCHA systems. And no, this wasn’t a casual experiment—I set out to verify that my digital assistant could churn out code while I uncovered the secrets behind these tricky puzzles. Sure, there were plenty of ethical disclaimers (the usual corporate mumbo-jumbo), but at the end of the day, I was doing this purely for research, and everyone was in the loop.
How to Bypass Cloudflare Turnstile CAPTCHA - or Bypassing Cloudflare at Varying Levels of Difficulty
As part of my scientific and research interests, I decided to experiment with bypassing complex types of CAPTCHAs. Well, by “experiment” I mean testing the functionality and verifying that my electronic colleague can write code on my behalf. Yes, there was a lot of extra stuff—follow ethical norms, blah blah blah… But the simple fact remains: dude, I’m doing this solely as part of research, and everyone agreed.
Study Notes 5.6.1-2 Spark on cloud & local
1. Overview This guide explains how to connect a local Spark environment to GCS. It covers the steps required to: Upload data to GCS Download and configure the GCS connector for Hadoop Set up Spark configurations for GCS access Run Spark applications that read/write data from/to GCS Understanding these steps is essential for integrating your Spark processing pipelines with cloud storage, a common scenario in production data engineering. 2.
训练实时语音识别Paraformer模型_paraformer训练-CSDN博客
1. 研究背景 最近有一位研二的学生添加我的微信，付费让我给她训练ASR模型。 市面上的语音识别模型基本上都是通用识别模型，对于特定领域的识别字错率太高了。比如专门针对航空领域的语音识别就不尽如意，因为在航空领域中有一些航空的专有名词，训练模型的时候未必训练到，并且航空领域中的读数字的读音也和我们日常中的不一样，所以我们想要让模型识别的字错率更低，那么就很有必要对市面上开源的模型进行训练。 2.
Tutorial: How to set up your first GitLab CI/CD component
Do you use Python scripts in your GitLab CI pipelines? Do you want to create pipelines at scale? This tutorial shows how to set up your first GitLab CI/CD component to deploy Python scripts. A CI/CD component is a reusable single pipeline configuration unit. Use components to create a small part of a larger pipeline, or even to compose a complete pipeline configuration.
Building a Fast and Efficient Semantic Search System Using OpenVINO and Postgres
Photo by real-napster on Pixabay In one of my recent projects, I had to build a semantic search system that could scale with high performance and deliver real-time responses for report searches. We used PostgreSQL with pgvector on AWS RDS, paired with AWS Lambda, to achieve this. The challenge was to allow users to search using natural language queries instead of relying on rigid keywords, all while ensuring responses were under 1-2 seconds or even below and could only leverage CPU resources.
Automating Vulnerability Detection for Your Assets
Discover how to automate vulnerability detection of your assets, so you can shift left security and protect your infrastructure before a vulnerability becomes a security incident. In this article, we’ll cover how to query the NIST vulnerability database, create a CPE Name for a resource, and automate the fetching of vulnerabilities with a script.
Building an End-to-End RAG Application Using FastAPI on BTP Cloud Foundry
Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications significantly enhance the contextual relevance of large language model (LLM) outputs by integrating real-time database lookups. This tutorial provides a step-by-step guide to implementing an end-to-end RAG application using FastAPI and deploying it on SAP Business Technology Platform (BTP) Cloud Foundry. Special thanks to my colleague Yu Xuan @yxlee12345, who came up with the FastAPI template for BTP CF app.
A Comprehensive Guide to MLflow
MLflow is an open-source platform tailored to handle the whole lifecycle of a machine learning process. This guide, starting from novice and ascending to advanced expert, will cover all the vital features while utilizing Python code. By the end of this guide, you will have a comprehensive understanding of MLflow and will be able to manage experiments, package code, manage models, and deploy them.
毕设开源 基于深度学习的行人重识别(person reid)
0 前言 今天学长向大家介绍一个深度学习相关的毕业设计，基于深度学习的行人重识别，该题目具有一定难度，对深度学习感兴趣的同学可以挑战一下。 🧿 **选题指导, 项目分享：见文末** 1 技术背景 行人重识别技术，是智能视频监控系统的关键技术之一，其研宄是针对特定目标行人的视频检索识别问题。行人再识别是一种自动的目标判定识别技术，它综合地运用了计算机视觉技术、机器学习、视频处理、图像分析、模式识别等多种相关技术于监控系统中，其主要描述的是在多个无重叠视域的摄像头监控环境之下，通过相关算法判断在某个镜头下出现过的感兴趣的目标人物是否在其他摄像头下再次出现。 2 技术介绍 在视频监控系统中，行人再识别任务的整体框架如下图所示： —个监控系统由多个视域不相交的监控摄像头组成，摄像机的位置可以随时更改，同时也可以随时增加或减少摄像机。不两监控摄像头所摄取的画面、视角等各不相同。在这样的监控系统中，对行人的动向监测是，至关重要的。 对行人的监控主要基于以下三个基本的模块： 行人检测：...
OpenCV-Python实战（2）--图像与视频文件的处理_pythonopencv处理视频(1)_python videocapture 保存视频本地-CSDN博客
如何自学黑客&网络安全 黑客零基础入门学习路线&规划 初级黑客 1、网络安全理论知识（2天） ①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。 ②学习网络安全相关法律法规。 ③网络安全运营的概念。 ④等保简介、等保规定、流程和规范。（非常重要） 2、渗透测试基础（一周） ①渗透测试的流程、分类、标准 ②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking ③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察 ④主机攻防演练：MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等 3、操作系统基础（一周） ①Windows系统常见功能和命令 ②Kali Linux系统常见功能和命令 ③操作系统安全（系统入侵排查/系统加固基础） 4、计算机网络基础（一周） ①计算机网络基础、协议和架构 ②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程 ③常见协议解析（HTTP、TCP/IP、ARP等） ④网络攻击技术与网络安全防御技术 ⑤Web漏洞原理与防御：主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现 5、数据库基础操作（2天） ①数据库基础...
一文教你在MindSpore中实现A2C算法训练 - 华为云开发者联盟 - 博客园
本文分享自华为云社区《MindSpore A2C 强化学习》，作者：irrational。 Advantage Actor-Critic (A2C)算法是一个强化学习算法，它结合了策略梯度（Actor）和价值函数（Critic）的方法。A2C算法在许多强化学习任务中表现优越，因为它能够利用价值函数来减少策略梯度的方差，同时直接优化策略。 Actor：根据当前策略选择动作。 Critic：评估一个状态-动作对的值（通常是使用状态值函数或动作值函数）。 优势函数（Advantage Function）：用来衡量某个动作相对于平均水平的好坏，通常定义为A(s,a)=Q(s,a)−V(s)。 以下是A2C算法的伪代码： Initialize policy network (actor) π with parameters θ Initialize value network (critic) V with parameters w Initialize learning rates α_θ for policy network and α_w for value network for...
毕设成品 深度学习疫情社交安全距离检测算法
0 前言 🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是 🚩 **基于深度学习疫情社交安全距离检测算法 ** 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分 工作量：3分 创新点：5分 🧿 选题指导, 项目分享：见文末 1 课题背景...
关于 Python 的 24 个常用模块简介
大家好！今天，我们将一起揭开24个常用模块的神秘面纱，助你在编程道路上快速升级！ 模块一：os - 系统交互大师 import os # 查看当前工作目录 print(os.getcwd()) # 创建新目录 os.mkdir('new_folder') # 列出指定目录下的文件和子目录 for item in os.listdir('.'): print(item) os模块是Python与操作系统对话的桥梁，让你轻松进行文件和目录操作，如获取当前工作目录、创建新目录、列出目录内容等。 模块二：sys - 程序运行内幕探索者 import sys # 输出Python版本信息 print(sys.version) # 打印命令行参数 for arg in sys.argv: print(arg) sys模块提供了访问和控制Python解释器运行时环境的方法，比如查看Python版本、获取命令行参数等，帮你洞察程序内部运作机制。 模块三：datetime - 时间管理专家 from datetime import datetime, timedelta # 获取当前日期时间...
Optimized for low-latency workloads, Mistral Small now available in Amazon Bedrock | Amazon Web Services
Today, I am happy to announce that the Mistral Small foundation model (FM) from Mistral AI is now generally available in Amazon Bedrock. This a fast-follow to our recent announcements of Mistral 7B and Mixtral 8x7B in March, and Mistral Large in April. You can now access four high-performing models from Mistral AI in Amazon Bedrock including Mistral Small, Mistral Large, Mistral 7B, and Mixtral 8x7B, further expanding model choice.
Docker HTTPS api V2 Manifest V 2, Schema 2 下的免装docker下载镜像的方法
目录 前言 前言 本文提供代码主要是基于 https://github.com/NotGlop/docker-drag 提供的代码修改的。链接中提供的代码应该是是基于HTTPS api V2 Manifest V 2, Schema 1实现的,在 Schema 2 下无法正常运行，而开源作者没有进行相应的更新，于是就自己想办法解决了。后续对上述链接里的代码简称为原代码。 下载镜像代码 修改为适配 HTTPS api V2 Manifest V 2, Schema 2 的代码如下所示 import argparse import os import sys import gzip from io import BytesIO import json import hashlib import shutil import requests import tarfile import urllib3 urllib3.disable_warnings() if len(sys.argv) < 2 : print('Usage:\n\tdocker_pull.py...
软件杯 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 深度学习行人重识别(person reid)系统 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分 工作量：3分 创新点：5分 🧿 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 1 技术背景 行人重识别技术，是智能视频监控系统的关键技术之一，其研宄是针对特定目标行人的视频检索识别问题。行人再识别是一种自动的目标判定识别技术，它综合地运用了计算机视觉技术、机器学习、视频处理、图像分析、模式识别等多种相关技术于监控系统中，其主要描述的是在多个无重叠视域的摄像头监控环境之下，通过相关算法判断在某个镜头下出现过的感兴趣的目标人物是否在其他摄像头下再次出现。 2 技术介绍 在视频监控系统中，行人再识别任务的整体框架如下图所示：...
Python "argparse" library
Introduction to "argparse" The argparse module, included in the Python standard library (since versions 2.7 and 3.2), is a powerful tool for creating user-friendly command-line interfaces (CLIs) for your Python scripts. It simplifies the process of parsing arguments passed from the command line, making your scripts more robust and easier to use. Key Features: Flexibility: Defines various argument types (positional, optional, flags) and allows for multiple values.
QNAP QTS - QNAPping At The Wheel (CVE-2024-27130 and friends)
By Aliz Hammond — May 17, 2024 Infosec is, at it’s heart, all about that data. Obtaining access to it (or disrupting access to it) is in every ransomware gang and APT group’s top-10 to-do-list items, and so it makes sense that our research voyage would, at some point, cross paths with products intended to manage - and safeguard - this precious resource. We speak, ofcourse, of the class of NAS (or ‘Network-Attached Storage’) devices.
YOLOv8检测图片和视频_yolov8对视频进行目标检测-CSDN博客
一、检测图片 Python import cv2 from ultralytics import YOLO import torch model_path = 'object_detection/best.pt' # Change this to your YOLOv8 model's path image_path = 'object_detection/32.jpg' # Change this to your video's path # Load the trained YOLOv8 model model = YOLO(model_path) device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' print("Using device: %s" % device) model.to(device) # Process video frames image = cv2.imread(image_path) width, height, _ = image.shape new_shape =...
linux 服务器利用阿里网盘API实现文件的上传和下载
背景 最近在用ubuntu系统做实验，而ubuntu 系统的文件上传和下载操作很麻烦； 于是便打算使用阿里网盘的API 进行文件下载与上传； 其实更主要的是想 备份本地文件到网盘和从网盘下载文件； 脚本 初始化 点击查看Aligo github 方便在linux服务器上使用，只需要填入一个刷新的token就可以了。 安装aligo pip install aligo aligo教程 请读者自行浏览 wiki 案例 实战 chrome抓包 获得refresh_token import aligo from aligo import Aligo refresh_token = "抓包拿到的refresh_token" ali = Aligo(refresh_token=refresh_token) 查看你的用户信息，就知道是否登录成功了 print(ali.get_user()) parse.py import argparse import aligo from aligo import Aligo ali = Aligo() def...
基于ChatGPT打造安全脚本工具流程 - Super403 - 博客园
前言 以前想要打造一款自己的工具，想法挺好实际上是难以实现，第一不懂代码的构造，只有一些工具脚本构造思路，第二总是像重复造轮子这种繁琐枯燥工作，抄抄改改搞不清楚逻辑，想打造一款符合自己工作的自定义的脚本工具难度倍增，但是随着AI的兴起极大的改变了我们的生活工作方式，只需利用ChatGPT即可打造自己的专属自定义工具，下面作者以自己的几个脚本工具的案例为例，讲述一下如何利用ChatGPT开发安全脚本工具。 （注：作者专注安全其他方向，非正儿八经的安全开发，纯粹讲解思路，工具简陋之际，纯粹不入流勿喷） 案例一 漏洞简报生成 作者是一名渗透测试工程师，在工作中避免不了写漏洞报告，为了提高工作效率，避免繁琐的文档工作，所以有一下脚本工具诞生，工具潦草但实用，快速生成一份漏洞简报，只需填写对应的漏洞成果，避免了上网查询漏洞相关细节和修复方式，基于web.xlsx表格内容为存储漏洞信息，有一定局限性，但工具目前可塑性很强，有待提高。...
python命令大全及说明,python常用命令参考_python基本42个命令-CSDN博客
大家好，给大家分享一下python命令大全及说明，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！ 1.变量类型 (1）数字数据类型用于存储数值。他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型的值会分配一个新的对象学python之前需要学c语言吗。有四种类型：int（有符号整型）long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]）float（浮点型）complex（复数）。 （2）字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。一般记为 ：s="a1a2···an"(n>=0)。可以使用 [头下标:尾下标] 来截取相应的字符串。对字符串进行截取并通过+其他字符串进行连接 （3）列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。列表用 [ ] 标识。列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ，就可以截取相应的列表。len(list)表示列表的长度，list.pop()返回列表最右边值，并在列表中删除 （4）元组用 () 标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值，相当于只读列表 2.可执行语句 （1）...
实战whisper第二天：直播语音转字幕（全部代码和详细部署步骤）_whisper 实时语音转文字-CSDN博客
直播语音实时转字幕： 基于Whisper的实时直播语音转录或翻译是一项使用OpenAI的Whisper模型实现的技术，它能够实时将直播中的语音内容转录成文本，甚至翻译成另一种语言。这一过程大致分为三个步骤：捕获直播音频流、语音识别（转录）以及翻译（如果需要）。下面详细解释其原理和意义。 原理 捕获直播音频流： 首先，需要从直播源捕获音频流。这通常通过软件工具实现，如ffmpeg或streamlink，它们可以接入直播平台（如Twitch、YouTube等）的直播流，并提取音频数据。 语音识别（转录）： 捕获到的音频流被送入Whisper模型进行语音识别。Whisper是OpenAI开发的一款强大的语音识别模型，它能够准确地将语音转换成文本。该模型训练于多种语言的大量数据集上，因此具有高度的准确性和多语言识别能力。 翻译（可选）： 如果需要将转录的文本翻译成另一种语言，可以进一步使用机器翻译模型（如OpenAI的GPT、Google Translate等）对转录文本进行翻译。 意义 提高可及性：...
基于英特尔® Gaudi® 2 AI 加速器的文本生成流水线
随着生成式人工智能 (Generative AI，GenAI) 革命的全面推进，使用 Llama 2 等开源 transformer 模型生成文本已成为新风尚。人工智能爱好者及开发人员正在寻求利用此类模型的生成能力来赋能不同的场景及应用。本文展示了如何基于 Optimum Habana 以及我们实现的流水线类轻松使用 Llama 2 系列模型 (7b、13b 及 70b) 生成文本 - 仅需几行代码，即可运行！ 我们设计并实现了一个旨在为用户提供极大的灵活性和易用性流水线类。它提供了高层级的抽象以支持包含预处理和后处理在内的端到端文本生成。同时，用户也可以通过多种方法使用该流水线类 - 你可以在 Optimum Habana 代码库中直接运行 run_pipeline.py 脚本，也可以在你自己的 python 脚本中调用该流水线类，还可以用该流水线类来初始化 LangChain。 准备工作 由于 Llama 2 模型实行的是许可式访问，因此如果你尚未申请访问权限，需要首先申请访问权限。方法如下: 首先，访问 Meta 网站 并接受相应条款。一旦 Meta 授予你访问权限...
计算机设计大赛 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 深度学习行人重识别(person reid)系统 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分 工作量：3分 创新点：5分 🧿 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 1 技术背景 行人重识别技术，是智能视频监控系统的关键技术之一，其研宄是针对特定目标行人的视频检索识别问题。行人再识别是一种自动的目标判定识别技术，它综合地运用了计算机视觉技术、机器学习、视频处理、图像分析、模式识别等多种相关技术于监控系统中，其主要描述的是在多个无重叠视域的摄像头监控环境之下，通过相关算法判断在某个镜头下出现过的感兴趣的目标人物是否在其他摄像头下再次出现。 2 技术介绍 在视频监控系统中，行人再识别任务的整体框架如下图所示：...
Anonymous GitHub 代码一次性全下载
Anonymous GitHub 代码一次性全下载 参考： https://github.com/kynehc/clone_anonymous_github https://blog.csdn.net/Fufffffffff/article/details/133213777 git clone https://github.com/kynehc/clone_anonymous_github.git cd clone_anonymous_github python download.py --url https://anonymous.4open.science/r/E34CYRW-17E7/ --dir savepath/ 1、将网址（https://anonymous.4open.science/r/E34CYRW-17E7/）改为自己要下载的代码地址，如图所示，“ / ” 也要保留 2、savepath 为下载文件的保存路径 3、cd到download.py文件的目录下，再执行下载命令 最后，如果出错就多试几次！！ download.py 代码如下 import...
计算机设计大赛 深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 **基于深度学习疫情社交安全距离检测算法 ** 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分 工作量：3分 创新点：5分 🧿 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 1 课题背景 安全的社交距离是公共预防传染病毒的途径之一。所以，在人群密集的区域进行社交距离的安全评估是十分重要的。社交距离的测量旨在保持个体之间的物理距离和减少相互接触的人群来减缓或阻止病毒传播，在抗击病毒和预防大流感中发挥重要作用。但时刻保持安全距离具有一定的难度，特别是在校园，工厂等场所，在这种情况下，开发智能摄像头等技术尤为关键。将人工智能，深度学习集成至安全摄像头对行人进行社交距离评估。现阶段针对疫情防范的要求，主要采用人工干预和计算机处理技术。人工干预存在人力资源要求高，风险大，时间成本高等等缺点。计算机处理等人工智能技术的发展，对社交安全距离的安全评估具有良好的效果。 2 实现效果...
Kafka to MongoDB: Building a Streamlined Data Pipeline
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De Kafka a MongoDB: creación de un canal de datos optimizado
Los datos son combustible para la industria de TI y el Proyecto de ciencia de datos en el mundo en línea de hoy. Las industrias de TI dependen en gran medida de conocimientos en tiempo real derivados de transmisión de datos fuentes. Manejar y procesar los datos de transmisión es el trabajo más difícil para . Sabemos que la transmisión de datos es información que se emite a gran volumen en un procesamiento continuo, lo que significa que los datos cambian cada segundo.
Kafka To MongoDB: Building A Streamlined Data Pipeline
Data is fuel for the IT industry and the Datavitenskapsprosjekt in today’s online world. IT industries rely heavily on real-time insights derived from streaming av data sources. Handling and processing the streaming data is the hardest work for . We know that streaming data is data that is emitted at high volume in a continuous processing which means that the data changes every second.
Text-Generation Pipeline on Intel® Gaudi® 2 AI Accelerator
With the Generative AI (GenAI) revolution in full swing, text-generation with open-source transformer models like Llama 2 has become the talk of the town. AI enthusiasts as well as developers are looking to leverage the generative abilities of such models for their own use cases and applications.
PyFlink使用教程，Flink，Python，Java_pyflink教程-CSDN博客
环境准备 环境要求 Java 11 Python 3.7, 3.8, 3.9 or 3.10 文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/python/installation/ 打开 Anaconda3 Prompt > java -version java version "11.0.22" 2024-01-16 LTS Java(TM) SE Runtime Environment 18.9 (build 11.0.22+9-LTS-219) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM 18.9 (build 11.0.22+9-LTS-219, mixed mode) > python --version Python 3.8.8 > conda env list base * d:\ProgramData\Anaconda3 tensorflow2.4 d:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow2.4 >...
大创项目推荐 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 深度学习行人重识别(person reid)系统 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分 工作量：3分 创新点：5分 🧿 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 1 技术背景 行人重识别技术，是智能视频监控系统的关键技术之一，其研宄是针对特定目标行人的视频检索识别问题。行人再识别是一种自动的目标判定识别技术，它综合地运用了计算机视觉技术、机器学习、视频处理、图像分析、模式识别等多种相关技术于监控系统中，其主要描述的是在多个无重叠视域的摄像头监控环境之下，通过相关算法判断在某个镜头下出现过的感兴趣的目标人物是否在其他摄像头下再次出现。 2 技术介绍 在视频监控系统中，行人再识别任务的整体框架如下图所示：...
mmdetection输出混淆矩阵_mmclass user out_options 有没有混淆矩阵-CSDN博客
控制台的代码如下： python tools/analysis_tools/confusion_matrix.py configs/detr/detr_r50_8x2_150e_coco.py configs/detr_log_detr_r50_8x2_150e_coco/result.pkl save_dir --show 其中，confusion_matrix.py的代码如下所示： import argparse import os import matplotlib.pyplot as plt import mmcv import numpy as np from matplotlib.ticker import MultipleLocator from mmcv import Config, DictAction from mmcv.ops import nms from mmdet.core.evaluation.bbox_overlaps import bbox_overlaps from mmdet.datasets import build_dataset...
大创项目推荐 深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn
0 前言 🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是 🚩 **基于深度学习疫情社交安全距离检测算法 ** 该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！ 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分 工作量：3分 创新点：5分 🧿 更多资料, 项目分享： https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 1 课题背景 安全的社交距离是公共预防传染病毒的途径之一。所以，在人群密集的区域进行社交距离的安全评估是十分重要的。社交距离的测量旨在保持个体之间的物理距离和减少相互接触的人群来减缓或阻止病毒传播，在抗击病毒和预防大流感中发挥重要作用。但时刻保持安全距离具有一定的难度，特别是在校园，工厂等场所，在这种情况下，开发智能摄像头等技术尤为关键。将人工智能，深度学习集成至安全摄像头对行人进行社交距离评估。现阶段针对疫情防范的要求，主要采用人工干预和计算机处理技术。人工干预存在人力资源要求高，风险大，时间成本高等等缺点。计算机处理等人工智能技术的发展，对社交安全距离的安全评估具有良好的效果。 2 实现效果...
Gently communicating home using Matter
Things used in this project × 1 Switch Science nRF5340 MDBT53-1M Board (Bridge) This was my replacement for the nRF7002dk when I started the project as I wrongly thought I could not use it in Japan. You can use either this or the nRF7002dk for the bridge without reminders. nRF7002dk is recommended. Can be any nRF5340 board like the nRF7002dk, nRF5340dk, Thingy53, etc. No additional hardware is required. (1 button and 1 LED would be good). Flash is optional and only used for OTA.
基于3D Gaussian Splatting与NeRF实现三维重建(使用IPhone创建数据集)
前言 本项目参考YouTube中博主（Spectacular AI） 详细可了解：SpectacularAI官网 本文项目构建在Windows与Ubuntu中，二者在项目构建中并未有实质性的差距，可相互参考环境与参数的配置，本文即在Windows11（已配置好CUDA）中进行。 Windows下配置CUDA的方法可参考：《TensorFlow-GPU-2.4.1与CUDA安装教程》 项目简介 Spectacular AI SDK融合来自相机和IMU传感器(加速度计和陀螺仪)的数据，并输出设备的精确6自由度姿态。这被称为视觉惯性SLAM (VISLAM)，它可以用于跟踪(自主)机器人和车辆，以及增强、混合和虚拟现实。SDK还包括一个映射API，可用于访问实时和离线3D重建用例的完整SLAM地图。 创建数据集 本文使用IPhone15 Pro Max的激光雷达创建场景数据集； 官方SDK提供其他扫描场景的途径： 1.iPhone (with or without LiDAR) 2.Android (with or without ToF雷达组) （如SamsungNote/S系列）...
深度学习毕设项目 深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn
0 前言 🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是 🚩 **基于深度学习疫情社交安全距离检测算法 ** 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数：3分 工作量：3分 创新点：5分 1 课题背景...
Python中Argparse全面解析
相信很多小伙伴在terminal里使用过这一行命令 python --version来查询过Python的版本信息，或者使用 python --help来查询帮助信息，这就是使用了python中的参数解析(argparse)来实现的。很多小伙伴写了自己的项目，也想为自己的项目创建版本信息，或者定义启动方式，一起来学习一下python中的argpars吧！ 一.基本结构 import argparse # 引入argparse包 parser = argparse.ArgumentParser() # 创建参数对象 parser.add_argument() # 添加参数 args = parser.parse_args() # 类似于类的实例化，解析对象 基本结构很简单，就只有四步： 引入包 创建参数对象 添加参数 解析对象 引入包不用多说，从创建参数对象开始讲起！ 二.创建对象参数 创建对象参数很简单，类似于创建一个类parser = argparse.ArgumentParser()。 需要注意的是我们可以把添加描述信息parser.description = '……'...
yolov8剪枝实践-CSDN博客
本文使用的剪枝库是torch-pruning ，实验了该库的三个剪枝算法GroupNormPruner、BNScalePruner和GrowingRegPruner。 安装依赖库 pip install torch-pruning 把 https://github.com/VainF/Torch-Pruning/blob/master/examples/yolov8/yolov8_pruning.py，文件拷贝到yolov8的根目录下。或者使用我的剪枝代码，在原有的基础上稍作修改，保存了不同剪枝阶段的模型。 import argparse import math import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "7" from copy import deepcopy from datetime import datetime from pathlib import Path from typing import List, Union import numpy as np import torch import torch.nn...
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