张士玉小黑屋

目录1、多媒体处理开源库FFmpeg2、实时音视频处理开源库WebRTC3、Chrome浏览器内核开源库Chromium4、Chromium嵌入式框架开源库CEF5、多协议网络传输开源库libcurl 6、开源操作系统ReactOS7、开源多媒体播放器VLC8、最后    在开源软件盛行的今天，很多知名的C++国产软件都用到了一些大型C/C++开源库，比如暴风音影使用了多媒体处理开源库FFmpeg、腾讯会议使用了实时音视频处理开源库Webrtc、PC版微信使用了Chromium嵌入式框架开源库CEF等。今天我们就来介绍一下日常工作中常用的C/C++开源库，给大家提供一个借鉴和参考。1、多媒体处理开源库FFmpeg    享有盛名的音视频多媒体处理开源库FF

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????作者：不良使?????潜力创作新星华为云享专家??????博客记录学习的思路，项目和错误,寻找志同道合的朋友???????如果觉得有帮助记得一键三连┗|｀O′|┛嗷~~????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????一、实验目的本次实验通过使用讯飞开放平台上文字识别的能力，介绍了文字

在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接我会提示你只看指定的位置，不是全部，不是全部，不是全部！首先在安装pytorch之前，先要安装CUDA，因为一般我们都是用GPU去跑深度学习程序。cuda安装参考链接：https://blog.csdn.net/Mind_programmonkey/article/details/99688839安装CUDA时，先看电脑上有没有独立的NVDIA显卡，在设备管理器中查看，如果显卡支持，接下

接着上篇文章继续写，本篇文章讲如何训练自己的数据集。从官网下载YOLOv6源码：meituan/YOLOv6:YOLOv6:asingle-stageobjectdetectionframeworkdedicatedtoindustrialapplications.(github.com)https://github.com/meituan/YOLOv6一、创建文件将tools文件夹中的train.py放主目录下，再创一个myself.yaml文件，名字可以自己起（主要是为了省事）myself.yaml文件里只需要添加train和val路径就行二、修改数据集格式YOLOv6与YOLOv5的数据集格式不同，v6不需要使用images文件夹，将以前image

目录前言一、目标检测技术二、样本采集工作原理三、创建自己的级联分类器Step1：准备好样本图像Step2：环境配置（OpenCVwin10）Step3：设置路径Step4：实现样本数据采集 Step5：实现样本数据训练Step6：生成级联分类器文件 四、案例实现Step1：灰度处理Step2：二次压缩Step3：直方图均衡化Step4：标定、框选目标?案例完整代码五、总结 前言本文继续以车辆识别为目标，继续改进方法，以此提高车辆识别进准度，核心的内容包括：OpenCV级联分类器概念、创建自己的级联分类器以及使用级联分类器对车流进行识别 一、目标检测技术目前常用实用性目标检测与跟踪的方法有以下两种：帧差法识别原理：基于前后两帧图像之间的差异进行

???????????? ?博客首页：knighthood2001?欢迎点赞?评论?️❤️热爱python，期待与大家一同进步成长！！❤️?给大家推荐一款很火爆的刷题、面试求职网站?目录什么是labelimg安装labelimg初识labelimg labelimg的快捷键标注结果展示1VOC2YOLO labelimg.exe的存放位置写在结尾什么是labelimg        labelimg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集

FireFlyRK3588开发板上烧录的Ubuntu20.04系统，在此基础上线部署下简单的Python版本yolov5代码，目前博主已全部转为C++版本了，并且转化了pt模型为rknn模型，调用npu进行推理，效果和速度都比原先Python代码好很多。本篇主要介绍如何部署和运行yolov5目标检测代码。?1、安装anacondaAnaconda是流行的Python/R数据科学和机器学习平台，用于大规模数据处理，预测分析和科学计算。Anaconda附带了250个开源数据包，并且可以从Anaconda存储库中安装超过7500个其他包。它还包括conda命令行工具和称为AnacondaNavigator的桌面图形用户界面。1、进入Anaconda官网，下载安装包，注意文件后缀

文章目录AlexNet简介AlexNet网络结构解析卷积层1（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层2（Conv+ReLU+MaxPool）卷积层3（Conv+ReLU）卷积层4（Conv+ReLU）卷积层5（Conv+ReLU+MaxPool）FC1FC2FC3使用PyTorch搭建AlexNet网络结构initforward完整代码AlexNet简介AlexNet原文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdfAlexNet诞生于2012年，由2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton

1.什么是OpenMVOpenMV 是一个开源，低成本，功能强大的  机器视觉模块。OpenMV上的机器视觉算法包括 寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪  等。以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。（这也就意味着，我们可以通过python来对他进行编程，所以我们就需要学习一点基础的python知识）————————————————2.关于OpenMV和OpenCVOpenMV是开源的机器视觉框架，而OpenMV 是一种开源计算机视觉库，两者都是实现视觉应用的工具，不同的是OpenMV可以运行在 MCU上，而OpenCV

本文主要介绍Logistic回归和Softmax回归一、回归与分类回忆给定数据点集合  和相应的标签 ，对于一个新的数据点x，预测它的标签(目标是找到一个映射):如果是一个连续的集合，称其为回归(regression)如果是一个离散的集合，称其为分类(classfication)多项式回归 考虑一个回归问题，输入x和输出y都是标量。寻找一个函数   来拟合数据 无论是线性回归还是非线性回归，我们一般都是通过一些成本函数如最小均方误差(MSE)，作为损失函数，来确定f的参数。线性回归是线性的        其中(偏置/残差/误差项)可以融入并且得到 设均方误差(MSE)为成本函数通过最小化成本函数来找到最优的w和b    如最小二乘法、梯度