最近在部署tensorflow2的时候，总是遇到下面错误：（ERROR:Failed building wheel for pycocotools），具体信息如下：一般这种问题，会出现在windows安装上，可以使用下面命令进行安装：但是！！但是！！但是！！有时候，我并不是单独安装这一个pycocotools，比如我要安装tf-models-official==2.5.1的时候，通常使用下面命令：

欢迎关注“小白玩转Python”，发现更多 “有趣”使用 NumPy 学习矩阵和求解线性方程组的完整指南矩阵作为一种数学资源被用于一些现实世界的应用。在本文中，您将使用强大的 NumP...

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号YOLO11是Ultralytics YOLO系列实时目标检测器的最新迭代，它重新定义了尖端精度、速度和效率的可能性。在以往YOLO版本的令人印象深刻的进步基础上，YOLO11在架构和训练方法上引入了重大改进，使其成为广泛计算机视觉任务的多功能选择。此模型可以做很多很酷的事情，比如：寻找物体：它可以在图像中定位和识别不同的物体，如汽车、人或树木。分类

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号在人工智能这个不断进化的世界中，有一件事我们可以肯定：模型不断变得更好、更快、更智能。就在你以为 YOLO 系列已经达到顶峰时，Ultralytics 推出了最新升级——YOLO11。没错，不是 YOLOv11——他们通过去掉“v”变得简约了。这就像 YOLO 同时理了个发并得到了晋升。但在这个名字简化的背后，是性能的显著飞跃。YOLO11 通过显著

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号介绍在当今世界，先进的监控和安全对于零售企业尤为重要，防止偷窃至关重要。在我的最近项目中，我利用机器学习的强大功能，开发了一个系统，使用YOLOv8姿态估计来检测人体关键点，并使用XGBoost分类器来识别和分类零售环境中的动作。本篇博客介绍了我在实习期间完成的这一令人兴奋的项目的方法和结果。在尝试了使用videoMAE进行物体检测和视频分类之后，我

欢迎关注“小白玩转Python”，发现更多 “有趣”今天的深度神经网络有数以百万计的可训练参数，因此可以试图在免费的 GPU 上训练它们，如 Kaggle 或 Google Colab...

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号YOLO（You Only Look Once，你只看一眼）因其快速的对象检测算法而闻名。它的速度和效率使其成为计算机视觉（CV）领域中对象检测的标准方法。YOLO 可以实时处理图像，使其非常适合自动驾驶、安全监控和零售分析等应用。YOLO 是如何工作的？考虑图像分类的场景，目标是确定图像是否包含狗或人。当涉及到图像分类，我们应该确定它是否是狗还是人

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号截至2024年1月，ViTDet是所有视觉任务的首选架构。它被用于“segment-anything”。在ViTAE-Transformer中，我们在语义分割、目标检测、人体姿势、抠图、遥感等多个任务上取得了最先进的结果。理解这个骨干架构将有助于我们根据任务选择最佳参数。ViTDet的设计是为了强调使用变换器进行目标检测的专门架构的必要性。从某种意义

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号PDF 解析和文本提取首先，我们需要揭开的秘密是 PDF 解析和文本提取。你是否曾经想过如何从 PDF 中提取有用信息？别担心，Python 可以帮助你。我们可以使用像 PyPDF2、FPDF 和 reportlab 这样的神奇库来解析 PDF 文件，然后从中提取文本信息。以下是 PyPDF2、FPDF 和 reportlab 库的介绍：PyPDF2

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号引言网页开发一直是在框架和库的领域进行的，这些框架和库需要对JavaScript、CSS和其他网页技术有良好的知识。FastHTML将通过其革命性的框架改变这一趋势，允许你用纯Python开发网站。FastHTML是由Jeremy Howard运营的一个项目，旨在通过充分利用Python的全部能力，简化网页开发过程，包括后端和前端活动。在这篇文章中，