book.douban.com/doulist/4306614/

最新推荐文章于 2024-04-30 22:52:46 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-30 22:52:46 发布 · 343 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文探讨了深度学习在图像处理领域的应用，包括AR特效、图像处理、音视频直播等场景，展示了深度学习如何提升图像处理的效率和质量。
部署运行你感兴趣的模型镜像
book.douban.com/doulist/4306701/
book.douban.com/doulist/4306671/
book.douban.com/doulist/4306647/
book.douban.com/doulist/4306623/

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

qos4lwxp
关注
book.douban.com/doulist/4306457/
qos4lwxp的专栏
07-13 381
book.douban.com/doulist/4306702/ book.douban.com/doulist/4306666/ book.douban.com/doulist/4306642/ book.douban.com/doulist/4306594/
book.douban.com/doulist/4306367/
qos4lwxp的专栏
07-13 380
book.douban.com/doulist/4306299/ book.douban.com/doulist/4306277/ book.douban.com/doulist/4306262/ book.douban.com/doulist/4306842/
http://book.douban.com/doulist/4202838/
u014468013的专栏
06-25 336
book.douban.com/doulist/4202838/
book.douban.com/doulist/4305292/
qos4lwxp的专栏
07-13 938
book.douban.com/doulist/4306514/ book.douban.com/doulist/4306478/ book.douban.com/doulist/4306454/ book.douban.com/doulist/4306438/
book.douban.com/doulist/4306459/
qos4lwxp的专栏
07-13 302
book.douban.com/doulist/4306756/ book.douban.com/doulist/4306730/ book.douban.com/doulist/4306698/ book.douban.com/doulist/4306676/
book.douban.com/doulist/4306818/
qos4lwxp的专栏
07-13 659
book.douban.com/doulist/4306330/ book.douban.com/doulist/4306305/ book.douban.com/doulist/4306279/
book.douban.com/doulist/4306526/
qos4lwxp的专栏
07-13 291
book.douban.com/doulist/4306380/ book.douban.com/doulist/4306364/ book.douban.com/doulist/4306347/ book.douban.com/doulist/4306325/
book.douban.com/doulist/4306394/
qos4lwxp的专栏
07-13 319
book.douban.com/doulist/4306695/ book.douban.com/doulist/4306673/ book.douban.com/doulist/4306637/ book.douban.com/doulist/4306618/
book.douban.com/doulist/4306644/
qos4lwxp的专栏
07-13 347
book.douban.com/doulist/4306823/ book.douban.com/doulist/4306799/ book.douban.com/doulist/4306770/ book.douban.com/doulist/4306755/
python使用BeautifulSoup的方式爬取https://www.douban.com/doulist/152361157/所有页书籍的名称、评分、作者、出版社、出版年，并存储在excel文件中
12-04
url = "https://www.douban.com/doulist/152361157/" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } ...
精选资源
基于Python Scrapy实现的爬取豆瓣读书9分榜单的书籍数据采集爬虫系统 含数据集和全部源代码
07-10
# allowed_domains = ["https://www.douban.com/doulist/1264675/"] start_urls = ( 'https://www.douban.com/doulist/1264675/', ) URL = '...
使用BeautifulSoup的方式爬取https://www.douban.com/doulist/152361157/所有页书籍的名称、评分、作者、出版社、出版年，并存储在excel文件中。
12-04
html_content = get_html("https://www.douban.com/doulist/152361157/") ``` 2. 解析HTML找到所需信息： ```python def parse_books(html_content): soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') # 查找书籍...
【实验3.1]使用Scrapy采集豆瓣读书评分在9分以上的图书数据。 要求采集每本图书的数据，包括图书名、评分、作者、出版社和出版年份。
m0_60472361的博客
04-30 809
手把手教你爬虫，顺顺利利完成【实验3.1]使用Scrapy采集豆瓣读书评分在9分以上的图书数据。 要求采集每本图书的数据，包括图书名、评分、作者、出版社和出版年份。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
https://www.douban.com/doulist/3936288/只要标题和评分 250部电影的，Python爬虫
10-12
豆瓣电影Top 250列表是一个非常受欢迎的排行榜单，如果你想用Python编写一个简单的爬虫获取这些电影的信息，比如标题和评分，你可以使用第三方库如`requests`、`BeautifulSoup`或者`selenium`来抓取网页内容。以下是一个简化的示例，使用了`beautifulsoup4`库： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_top_250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 设置请求头模拟浏览器访问 response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 解析HTML movie_list = [] for item in soup.find_all('div', class_='hd'): # 找到每个电影条目 title = item.find('span', itemprop='name').text rating = float(item.find('span', class_='rating_num')['title']) # 获取评分 movie_list.append({'title': title, 'rating': rating}) return movie_list else: print("Failed to fetch the data.") movies_data = get_top_250_movies() for movie in movies_data: print(f"标题: {movie['title']}, 评分: {movie['rating']} 分")
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值