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① 丹摩智算平台体验:AI开发从未如此简单(2301_80863610:[博客] [成就])
[质量分:96;难度等级:初(关键词:简单);新鲜技术:99]
摘要:总的来说,丹摩智算平台给了凯子非常棒的使用体验。从创建实例到运行实验,再到算力的强大支持,一切都比我预期的要好。如果大佬你也在寻找一个既高效又经济的AI训练平台,我非常推荐大佬你试试丹摩智算。
② 实战OpenCV之图像滤波(希望_睿智:[博客] [成就])
[质量分:93;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.13);新鲜技术:99]
摘要:图像滤波不仅仅是简单地去噪或平滑图像,它至少在以下四个领域都有着非常广泛的应用。1、预处理。在进行边缘检测、特征提取等操作之前,常使用高斯滤波去除噪声,减少误检。2、特征增强。
③ OpenCV第十章——模板匹配(独木三绝:[博客] [成就])
[质量分:94;难度等级:初;新鲜技术:98]
摘要:单模板匹配是指匹配过程中只用到一个模板场景,在原始图像中可能只有一个和模板相似的图像,也可能有多个,如果只获取匹配程度最高的那一个,这种操作就叫单目标匹配,如果同时获取匹配程度较高的结果,这种操作就叫多目标匹配。最佳匹配是在结果矩阵中的最大值处找到的。
④ 机器学习 | 使用scikit-learn学习Python中的PCA(主成分分析)(python收藏家:[博客] [成就])
[质量分:89;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:虽然我们取了n_components =3,但这里我们分别使用前2个主成分和3个主成分绘制了一个二维图和三维图。因此,很明显,利用PCA,维度的数量从30减少到3。x[:,0]表示第一主成分。类似地,X[:,1]和X[:,2]表示第二主成分和第三主成分。