没办法，试了很多，只能自己手动下载。

https://learnopencv.com/feature-based-image-alignment-using-opencv-c-python/def alignImages(im1, im2):# Convert images to grayscaleim1Gray = cv2.cvtColor(im1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)im2Gray = cv2.cvtColor

特征点匹配主要采用三个方法1.根据距离判断找到某一个特征点，从该特征点沿着纹线走num个距离，并计算出每走一步距离该特征点的距离，最后会得到num个装有长度信息的数组，如果两幅指纹相同则他们含有相同的特征点而且得到的数组对应的位置的数据基本相等% 特征点匹配% 纹线长度匹配 对于找到的特征点和纹线 沿着纹线走5个像素到原始端点的距离function d=distance(x0,y0,num,t..

目前，视觉SLAM（SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图）可分为单目、双目(多目)、RGBD这三类，另还有鱼眼、全景等特殊相机，但目前在研究和产品中还属于少数。从实现难度上来说，大致将这三类方法排序为：单目视觉>双目视觉>RGBD。单目相机SLAM简称MonoSLAM，仅用一支摄像头就能完成SLAM。最大的

  Pre-trained modelsModel nameLFW accuracyTraining datasetArchitecture20180408-1029000.9905CASIA-WebFaceInception ResNet v120180402-1147590.9965VGGFace2...

The difference between machine learning explainability and interpretabilityIn the context of machine learning and artificial intelligence, explainability and interpretability are often used interchan.

上面有几位说得挺好的，数据分析、数据挖掘的坑很大，基础性的东西都很难，要想快速入门，那你基本只能获得一些模糊的概念。并且，上面高票答案提到的所谓数据分析师，各位仔细想一想，其实只是稍偏数据方向的网站运营罢了。真正的数据分析师，而不是互联网浪潮里面随便把运营也叫“数据分析师”，处理的是数据挖掘、机器学习项目，比如商业智能探索，推荐系统构建，搜索算法优化、自然语言处理等，需要的知识包括数学、计算机方

一、hadoop视频学习（入门到精通）二、数据挖掘（入门到精通） 三、Hadoop学习路线1.开发前期准备首先，如果你没有Java和Linux基础，建议你先简单学一下这两门课程，此宝贝里面都为你准备好了。 2.云计算前期了解当你初步掌握了Java和Linux基础后，你就可以进入大数据的学习了，我们可以先

1. docker 创建虚拟centos 环境2. docker 安装wget 工具3.wget下载源代码 wget http://nigos.nist.gov:8080/nist/nbis/nbis_v5_0_0.zip4. centos 安装unzip解压 yum install unzip -y5. centos 安装make cmake 等 yum install cmake -y6. 运

[hadoop@node1 root]$ zkServer.sh startJMX enabled by defaultUsing config: /opt/software/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfgStarting zookeeper … /opt/software/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh: line