import cv2import av# 基本绘图# import numpy#cv2.namedWindow("Image")# 创建窗口# 抓取摄像头视频图像url = 'rtsp://admin:key@********'#根据摄像头设置IP及rtsp端口cap = cv2.VideoCapture(url)# 创建内置摄像头变量while (cap.isOpened()):# isOpen

1.OTB数据集官方链接：Visual Tracker Benchmark由25%的灰度数据和75%的彩色数据组成涉及到11个属性：光照变化、尺度变化、遮挡、形变、运动模糊、快速运动、平面内旋转、平面外旋转、出视野、背景干扰、低像素2.VOT数据集官方网址：https://www.votchallenge.net/vot2021/dataset.html都是彩色数据从2013年开始，每年更新，部分

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废话不说，直接上代码。# 需要用到三个库psutil， py-notifier和win10toast，都用pip安装# pip install psutil# pip install py-notifier# pip install win10toastimport psutilfrom pynotifier import Notificationbattery = psutil.sensors_

电心图（ECG）是检测异常心脏状况的黄金标准技术。自动检测心电图异常有助于临床医生分析心脏监护仪每天产生的大量数据。由于用于训练监督式机器学习模型的带有心脏病专家标签的异常心电图样本数量有限，对于心电图分析，越来越需要无监督学习方法。无监督学习旨在将心电图样本分成不同的异常类别，而无需心脏病专家提供的标签，这个过程被称为心电图聚类。除了异常检测，心电图聚类还最近发现了反映有关整个身体和思维的互和内

机器学习是一种使用统计技术使计算机系统能够从数据中学习和改进其任务执行的方法，而有效的视觉展示可以极大地帮助解释这些复杂的概念和模型。这不仅为初学者提供了一个学习和实践的平台，还为有经验的研究人员提供了一个快速、高效的工具，可以用来展示他们的研究成果或用于教学目的。使用这些模板，您可以轻松地插入自己的数据，调整颜色和样式以适应您的演示风格，甚至可以添加或删除元素以更好地反映您的特定项目或研究。链接

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期望，方差，标准差，协方差

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