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Jester动态手势数据集图片转换为视频

[Python + OpenCV]实现图片转换为视频最近在做“动态手势识别”,下载了一个公开数据集。这个数据集全部是‘.jpg’的图片,需要把它转换成视频。从网上找了一段代码:https://www.cnblogs.com/Jinyublog/p/9118068.htmlimport osimport cv2import numpy as nppath = './data/'filelist =

#python#opencv
LLM Powered Autonomous Agents,大语言模型赋能的自主智能体

ReAct的全称是(思考+行动),由Google Research团队于2022年在论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出。让LLM像人类解决问题一样,“边想边做”——通过交替进行“思考(梳理思路、明确下一步)”和“行动(执行操作、获取反馈)”,逐步逼近问题答案,而不是一次性输出最终结果。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
[学习笔记] 目标检测(Object Detection)——双阶段经典网络:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN(One-stage)

本文讲解了目标检测领域非常经典的网络:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的理论部分

#目标检测#深度学习
[学习笔记] [机器学习] 8. 聚类算法(聚类算法:K-means、K-means++;聚类算法评估;特征降维:特征选择(Pearson相关系数、Spearman相关系数)、PCA主成分分析)

聚类算法:K-means、K-means++;聚类算法评估;特征降维:特征选择(Pearson相关系数、Spearman相关系数)、PCA主成分分析

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#聚类#机器学习#算法
[学习笔记] [机器学习] 6. [下]决策树算法(熵Entropy、信息增益(率)、基尼值(指数)、CART剪枝、特征工程特征提取、回归决策树)

1. 熵Entropy;2. 信息增益(率);3. 基尼值(指数);4. CART剪枝;5. 特征工程特征提取;6. 回归决策树

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#机器学习#决策树#算法
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