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使用OpenCV和Python构建自己的车辆检测模型

作者|PRATEEK JOSHI 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 概述 你对智慧城市的想法感到兴奋吗?如果是的话,你会喜欢这个关于建立你自己的车辆检测系统的教程的 在深入实现部分之前,我们将首先了解如何检测视频中的移动目标 我们将使用OpenCV和Python构建自动车辆检测器 介绍 我喜欢智慧城市的理念。自动智能能源系统、电网、一键接入端口的想法等等。这是一个令人着迷的概念!老实说,这是一个数据科学家的梦想,我很高兴世界上很多城市都在朝着更智能的方向发展。 智能城市的核心组成部分之一是自动交通管理。这不禁让我思考——我能用我的数据科学知识来建立一个车辆检测模型,在智能交通管理中发挥作用吗? 想想看,如果你能在红绿灯摄像头中集成车辆检测系统,你可以轻松地同时跟踪许多有用的东西: 白天交通路口有多少辆车? 什么时候交通堵塞? 什么样的车辆(重型车辆、汽车等)正在通过交叉路口? 有没有办法优化交通,并通过不同的街道进行分配? 还有很多例子就不一一列举。应用程序是无止境的! 我们人类可以很容易地在一瞬间从复杂的场景中检测和识别出物体。然而,将这种思维过程转化为机器的思维...

一起用Gradle Transform API + ASM完成代码织入呀~

本文Demo地址:https://github.com/ClericYi/Asm_Demo 前言 最近的工作内容主要其实并不是说主攻插桩,但是这一次使用Lancet插桩给项目本来带来了极大的收益,这和工程的设计相关,当初的设计就是在对抖音中一个原有组件尽可能小的修改情况下,完成我新功能的接入,方案从SPI --> 主工程Lancet --> Lancet下沉到一个自定义组件中,一次次尝试确实也是领会这个黑科技的恐怖之处了。 先了解以下当时的场景: 先比较一期和二期的优势和劣势:实践发现一期最后相较于二期的优势仅仅只有不影响主工程,而劣势主要表现在三个方面: api改动时, impl和 组件需要联动修改。 当时的环境决定,使用 SPI方案时,会导致大量的本不需要过早获取的数据被获取了,导致运行时工程性能降低,另外还有反射在损耗性能。 但是二期方案也存在劣势,我们也说了影响主工程,而且说Lancet的生效时机需要进行把握,不可能让他全局生效因为本身就是特定情况下,全局时会影响编译速度,另外这在后期的维护上成本也有一定的增加。 以上的总结最后引出了方案三,不影响主工程,并且不需要...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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