NcepuKZH的博客

一、首先准备源码二、再进行前三个依赖安装之前，配置好yum源[Neokylin-extras]name= NeoKylin 5.1 extrasbaseurl=ftp://172.18.3.101/101/yum_source/neokylin/Neokylin-extras/enabled=1gpgcheck=0#gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-neokylin-$basearch三、一定要进行命令的更新yum clean all

删除一条记录update data set id=id-1 where id>currentCount;data是表名，currentCount是你删的记录ID增加一条记录update data set id=id+1 where id>currentCount;

仅复制表结构create table newTb as select * from oldTb where 1=0;复制结构和全部数据create table newTb as select * from oldTb；复制结构和部分数据create table newTb as select * from oldTb where a =***** and b=***；

处理数据不可或缺的需要使用到特征工程本质上来说，呈现给算法的数据应该能拥有基本数据的相关结构或属性。当你做特征工程时，其实是将数据属性转换为数据特征的过程，属性代表了数据的所有维度，在数据建模时，如果对原始数据的所有属性进行学习，并不能很好的找到数据的潜在趋势，而通过特征工程对你的数据进行预处理的话，你的算法模型能够减少受到噪声的干扰，这样能够更好的找出趋势。事实上，好的特征甚至能够帮你实现使用...

通俗来说，模型部署就是在某一框架内训练好的模型（权重文件），通过具体框架进行模型转化或者直接使用对应语言所提供的API接口，load、get一系列操作，使得训练好的“黑箱”能得到实际应用。这种方式可能是简单的pyinstaller库进行简单的封装、也可以是pyqt进行界面集成、接口调用，或者使用flask或者Django框架进行前端和后台服务器的嵌入，这些总体来说，都算是模型部署。使用docke...

马上就五一了，发呆的时候想到了之前接触过一点儿的Dlib，在c++下的使用，正好今天有人问起了会不会OpenCV，于是…dlib与OpenCV对比：识别精准度：Dlib >= OpenCV，Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点。Dlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许...

1、视频照片转换软件 不用注册FreeStudio_v6.6.42.703

对于目标检测或者跟踪来说，可能最近讨论的速度问题比精度问题更多一些了，在此方面多多少少避免不了视频抽帧和合帧的情况，这时候想尽一切办法提升速度还是很难达到真正的实时，而在io这里，有时候已经白白浪费了一部分。通常对于单张、小尺寸的照片还不太明显，但是对于视频流的输入、大尺寸pic来说，还是有着多多少少的区别。简单的使用cpu下，进行一下两个方法的对比。import numpy as npf...

不知不觉，研究生一半的时间在北京的远郊度过，收获了五味杂陈，经历了太多太多，实话实说，我真的是感觉累了。由于个人原因，研究生两年的时间可能比之前所有上学的时间都累，比之前所有的时候压力都大一些。我是一个能玩就玩、能偷懒就偷懒的人，在这个现实的社会面前，我输了，起码是当前的我输了，周末想休息的时候，一想起以前的一些人一些事儿，猛地就起来跑到了工位的电脑前；也算是半工半读，家里一些事儿逐渐也走进了我...

灰度化的原因（1）识别物体，最关键的因素是梯度（SIFT/HOG），梯度意味着边缘，这是最本质的部分，而计算梯度，自然就用到灰度图像了，可以把灰度理解为图像的强度。（2）颜色，易受光照影响，难以提供关键信息，故将图像进行灰度化，同时也可以加快特征提取的速度。仿射不变性平面上任意两条线，经过仿射变换后，仍保持原来的状态（比如平行的线还是平行，相交的线夹角不变等）什么是局部特征？局部特征...