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数据可视化--ECharts图--HBuilderX--散点图1

<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title></title><script src="echarts.min.js"></script></head><body><div style="width:300p

#html5
数据可视化--ECharts图--HBuilderX--散点图2

<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>鸢尾花</title><script src="echarts/echarts.min.js"></script><script src="echarts/d3.min.js">&

#数据可视化
Neo4j知识图谱--基础建立

知识图谱简单建立建立人物实体(Sally)CREATE (n:Person {name:'Sally'}) RETURN n注:每次一句一句运行建立地区实体(Miami和Boston)CREATE (n:Location {city:'Miami', state:'FL'})CREATE (n:Location {city:'Boston', state:'MA'})在这里插入图片描述Locati

#知识图谱#neo4j#python
阿里-通义灵码简单使用

在开启自动云端生成的模式下,通义灵码会根据当前代码文件及相关代码文件的上下文,自动为你生成行级/函数级的代码建议,此时你可以使用快捷键采纳、废弃,或查看不同的代码建议。在编辑器中,可以直接通过自然语言的方式描述需要实现的需求,通义灵码可以在编辑器中生成代码建议,单击。,选中代码后,在智能问答窗口的输入框中输入你的问题,通义灵码将围绕选中代码与你开展对话。开启本地离线模型、云端大模型同时开启的情况下

文章图片
#人工智能
软工基础知识-软考知识总结-4

常见软件生存周期模型瀑布模型、演化模型、螺旋模型、喷泉模型等瀑布模型是将软件生存周期各个活动规定为依线性顺序连接的若干阶段的模型,适合于软件需求很明确的软件项目;从一个阶段瀑布般地转换到另一个阶段的过程V模型是瀑布模型的一种演变模型,将测试和分析与设计关联进行,加强分析与设计的验证。原型模型是一种演化模型,通过快速构建可运行的原型系统,然后根据运行过程中获取的用户反馈进行改进;开发人员快速地构造整

#编程语言#人工智能
百度paddleocr检测训练

1.准备一个新的虚拟环境,安装下载的源码当中对应的requirements.txt文件,记住paddle的版本尽量和下载的代码版本一致,使用tensorrt需要的paddlepaddle版本也不一样,需要去官网查找。program.py调整ArgsParser下面的-c-config指定为.yml的配置文件路径(也就是你修改的配置文件路径)最后训练好可以在./output/db_mv3下面的yml

#百度#python#深度学习
遇到的问题-python

查看指定gup进程:sudo fuser -v /dev/nvidia**指全部gpu,可以用1,2,3,4指定GPU查看ps -ef | grep python3查看python3命令运行的进程后台运行:nohup python xxx.py &进行后台运行代码,可以直接关闭电脑关闭进程:kill -9-9 后面空格加上进程号,即可关闭指定进程指定路径虚拟环境创建:conda creat

#pytorch#深度学习#算法
营业执照数据生成

import pandas as pdfrom PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterfrom PIL import ImageEnhanceimport cv2from PIL import ImageDraw, ImageFontdata=pd.read_csv('E:\qichacha\data\qichacha.csv',encoding='

#python
YOLOv5-目标检测

简介:YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析,但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:1>输入端:在模型训练阶段,提

#计算机视觉#机器学习
paddleocr的加速和部署

一.代码准备下载2.0版本以上的paddleocr:paddleocr2.0以上的在训练自己模型的时候有参数:load_static_weights: True#是否将预训练模型保存在静态图形模式所以,只要安装好了tensorrt一般都可以直接使用,Serving也需要2.0版本以上的二.tensorrt的安装可以参照以下方法安装tensorrt:https://blog.csdn.net/zon

#深度学习#算法#python
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