zmlovelx(帅得不敢出门 程序员群31843264)

Manus 是由 Monica.im 研发的全球首款 AI Agent 产品，于 2025 年 3 月 6 日正式发布。AI Agent 即人工智能体或人工智能代理，是一种能够感知环境、进行决策并执行动作以实现特定目标的智能实体。这个是官方推出的视频，里面包含了3个例子：Manus创始人介绍Manus。介绍它与DeepSeek的区别。

WebSocket：基于TCP，主要功能是在客户端和服务器之间建立持久的双向通信连接。它使得浏览器和服务器之间能够进行实时的数据传输，允许服务器主动向客户端推送数据，而无需客户端频繁地发送请求来获取更新，大大提高了数据传输的效率和实时性。WebRTC：主要用于在 Web 浏览器之间建立实时的音视频通信和数据传输。它提供了一系列的 API，使得开发者可以方便地实现浏览器之间的视频通话、语音通话、文件传输等实时通信功能，无需依赖任何插件。

Fitten Code是由非十大模型驱动的AI编程助手，它可以自动生成代码，提升开发效率，帮您调试Bug，节省您的时间。还可以对话聊天，解决您编程碰到的问题。免费且支持80多种语言：Python、C++、Javascript、Typescript、Java等。vscode, jetbrains, visual studio, vim都能使用。优势：免费，不用梯子去翻 墙。官网功能简介插件在哪能用。

github copilot它是个很牛B的编程辅助工具，装它，快装它．。

现在没有AI编程工具，效率会打一个折扣，如果还没有，赶紧装起来．GitHub Copilot是OpenAi与github等共同开发的的AI辅助编程工具，基于ChatGPT驱动，功能强大，这个没人怀疑，看它的价格就知道了，最开始是10美元１个月，后面好像涨到20美元了．我个人给它起了个嘴强王者的称号，就是动动嘴就能实现代码．Codeium是一款免费的Ai辅助编程工具，支持70多种编程语言，插件支持40多种编辑器．功能也挺强大的，关键免费的，

ChatGpt大火，带动了AI工具的发展，介绍两款免费的AI编程助手，一款用于输入关键字自动输出代码，一款则是自动补全提示．可支持大部分代码编辑器，这里主要介绍Android Studio上安装使用．。

使用keras，出错Traceback (most recent call last):File "./real-time.py", line 8, in <module>detect_hand = Detector(weights='weights/solo.h5', threshold=0.8)File "/home/zm/下载/Unified-Gesture-...

python3# import keras出错:Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/zm/tensor/lib/python3.6/site-packages/keras/__init__.py", line 5, in &lt...

创建以label为名称的文件夹，生成图片放入label目录下import cv2import osimport sysimport time# 从摄像头中获取图像，按w则保存一张到label目录下if __name__ == '__main__': #capture = cv2.VideoCapture(0) #摄像头/dev/video0 capture = c...

对于彩色图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，在PIL中，使用Image模块的open()函数打开后，返回的图像对象的模式都是“RGB”。而对于灰度图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，打开后，其模式为“L”。img = Image.open('1.bmp').convert('L')如果convert中 模式“1”为二值图像，非黑即白。但是它每个像素用8个bi...

官方文档https://www.tensorflow.org/versions/r1.1/get_started/mnist/beginnersminist数据库每一张图片对应28x28大小的灰度图，也就是大小为784，55,000张训练数据[55000, 784]，10,000测试数据，每个数据对应一个label标签（0到9）但是label用的是one-hot vectors(独热编码)...

训练模型并生成ckpt保存到./test目录下ls ./test/checkpoint events.out.tfevents.1565972704.103cfd64b10e model.ckpt-170000.indexevents.out.tfevents.1565752875.246d2b4c0eaa model....

ckpt转换成SavedModelconvert_ckpt_to_savermodel.pyimport tensorflow as tfimport systrained_checkpoint_prefix = sys.argv[1]export_dir = sys.argv[2]graph = tf.Graph()config=tf.ConfigProto(allow_s...

tensorflow保存模型有多种方法第一种：saver.save(sess, "./hello_model") # 生成ckpt模型文件， hello_model.data-00000-of-00001 hello_model.index hello_model.meta第二种：tf.train.write_graph(sess.graph_def, ./, 'hello.pb')...

转自https://www.cnblogs.com/andrewwang/p/8536210.html简介当前版本TensorFlow(1.6.x)中的models分为4个部分，分别是tutorials（用于保存TensorFlow官方教程中的案例）、samples（保存了用于展示TensorFlow功能特征的一些代码片段）、official（由官方技术人员维护的一些示例代码及模型，保持同最新版本...

DELF全称是DEep Local Features以python2为例，如果针对python3请自行修改pip为pip3安装tensorflow,以下二者选一# 纯CPU:pip install tensorflow# 或者开GPU:pip install tensorflow-gpu安装google的protoc工具wget https://github.com/google/protobuf...

delf作用有点类似于常见的特征点匹配比如orb, sift, surf等,只是它是深度模型从网上下载tensorflow的models代码,然后进入delf的python代码目录,这一步很重要，不然后面可能会有错误ImportError: No module named delfcd ~/workspace/flower/models/research/delf/delf/python/exam...

时间耗费上sift&gt;surf&gt;orb, 所以orb是最快的。在orb的基础上，通过一个具体的示例得出如下数据： //cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING, false); // 632ms //cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_L2, false); //324ms //cv::BFMatcher...

sdk下载https://code.aliyun.com/Ubuntu16.04系统:sudo apt-get install build-essential subversion libncurses5-dev zlib1g-dev gawk gcc-multilib flex git-core gettext libssl-dev unzip texinfo device-tree-compi...

从git上下载了个检测手势的SSD项目，一运行报出如下的错误：VIDEOIO ERROR: V4L2: Pixel format of incoming image is unsupported by OpenCVUnable to stop the stream: Device or resource busyOpenCV(3.4.1) Error: Assertion failed (...

第一步，训练并保存模型：saver_hello.py内容如下import tensorflow as tfdef helloFunc():    print("hellFunc")if __name__ == '__main__':    hello = tf.Variable(tf.constant('Hello World', name = "hello"))    #init = tf.in...

怎么在新的项目上使用已训练过的模型,以识别花种类为例现代的识别模型动辙有百万的参数，从头开始训练需要许多标记过的训练数据及训练时间，迁移学习可以很方便的复用已经训练过的模型应用到新的场景上，以一个在ImageNet上训练过的图片分类模型为例，虽然不如重新训练一个模型精度好，但是对于几千而不是上百万的已打标签的训练数据而言，它工作的很高效,能直接在一台没有GPU的手提电脑上30分钟跑完。一首先下载h...

运行个简单线性模型，发现keras的实现与原生tensorflow的实现结果有些差异，比如在相同学习率下，跑的次数相同情况，结果差异比较大。原生tensorflow模型import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(50)y_data = x_data * 0.6 + 0.8w = tf.Variab...

coco数据集因为官网被墙了，所以无法看到下载链接，翻墙后拷贝过来，直接用链接下载就可以。网页格式拷贝过来后就与官网的不一样， 凑合看。Images2014 Train images [83K/13GB]2014 Val images [41K/6GB]2014 Test images [41K/6GB]2015 Test images [81K/12GB]2017 Train ima...

转载https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1. 梯度　　　　在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f...