spylyt的专栏

只需要conda环境，完全不需要vs，cmake，气人python版本：3.6方法一：（容易与tensorflow，matplotlib等冲突）命令：参考：https://www.learnopencv.com/install-dlib-on-windows/conda install -c conda-forge dlib=19.4版本搜索如下：conda sear...

OPENVINO模型优化OPENVINO开发环境部署参考1：https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit/choose-download/free-download-linux参考2：https://software.intel.com/en-us/articles/OpenVINO-ModelOptimizer模型来源https:/...

实时人脸检测准备工作硬件：Raspberry pi 3B+ 、piCAM、 NCS2代码# import the necessary packagesfrom __future__ import print_functionfrom imutils.video.pivideostream import PiVideoStreamfrom imutils.video import FP...

Raspberrypi+NCS2运行官方DEMO准备工作自购Raspberry pi 3B+一块某宝 +　NCS2某东raspberry pi系统环境部署可以参考：https://www.pyimagesearch.com/2017/09/04/raspbian-stretch-install-opencv-3-python-on-your-raspberry-pi/镜像：rosbots...

1. 算法意义以计算机视觉的方式计算目标区域的特征，这个特征具有旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点。图片来源于网络，侵删。2. 学习较详细的理论笔记参考：SIFT算法详解精简的理论笔记参考：SIFT算法描述2.1 详细理论笔记的好处明白算法作者在每个环节使用的方法的意义。为什么高斯模糊、为什么在多尺度上提取特征、为什么使用DOG近似LOG。2.2 精简理论...

项目产生许多公司电力设备仪表密集、分散，在没有网络传输接口的情况下，需要专人统计维护，给设备实时监控带来很大的难度。所以，提出一种基于图像算法的电力仪表OCR系统。能够在诸如树莓派等平台运行，由机器人携带，实时将数据上传至服务器，由服务器检测电力读数。示例图片项目框架项目流程图片演示第一步：panel检测，opencv第二步 文字区域识别，使用EAST+SVM...

硬件：电脑、树莓派、ALFA AWUS036NH(某宝140元)软件：按照http://kamilslab.com/2017/04/10/how-to-crack-wpa2-wifi-networks-using-the-raspberry-pi/在树莓派部署并测试，简化版：Shell1sudo airmon-ng start wlan1sudo airodump-ng wlan...

source:点击打开链接Docker is an open-source software container management system. It allows you to create an isolated, self-contained environment to run your application. In this article we will walk though...

https://hub.docker.com/r/dorowu/ubuntu-desktop-lxde-vnc/https://github.com/fcwu/docker-ubuntu-vnc-desktopdocker-ubuntu-vnc-desktopFrom Docker Indexdocker pull dorowu/ubuntu-desktop-lxde-vncBuild your...

英文原文地址:https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78中文翻译版地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24567586实验脚本:https://github.com/YuTingLiu...

现在直播平台很多,对这些平台的数据攫取相信也有很多 .一些很深的技术不讲也不会,可以大概说下我的思路,以及实现过程,这是一个简单的系统,包括了前台与后台的全部工作.很丑.不嫌弃…系统架构 实现细节 踩过的坑1.系统架构 说明 : bilibili弹幕机:爬虫,爬取直播间的弹幕信息 数据处理服务:以合适的方式检索redis数据库中的数据,生成目标通过Redis的消息服务发布. Redi

biendata中的比赛：感觉比赛难点并没有增加，更多的是工程化的问题。各个比赛仍然是一个学习实践的好机会，可以快速的了解当前新的方向，在某一个领域内学习非常多的解决方案。很想继续参加，看情况吧...