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教你在Python中构建物体检测系统(附代码、学习资料)

引言 当有一幅图像展示在面前时,我们的大脑会立即识别出其中包含的物体。而另一方面,机器却需要花费大量时间并训练数据以识别这些物体。但随着最近硬件和深度学习的升级,计算机视觉领域变得更加容易和直观。 请查看下面示例图片,该系统能够以令人难以置信的准确度识别图像中的不同物体: 物体检测技术已经在各行各业中得到了迅速应用,这有助于为自动驾驶汽车在交通中保驾护航,在拥挤的地方识别出暴力行为,协助体育团队分析和建立球探报告,确保制造业中的各项环节得到适当的质量控制,以及其他许多事务。而这些还只是物体探测技术表面上可以做到的事情! 在本文中,我们将了解物体检测技术是什么以及可以用来解决此领域问题的几种不同方法,接着深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。在本文结束时,您将拥有足够的知识来独自迎接不同的物体检测挑战! 注意:本教程预设您了

Python的数据类型总结

下面的表格中列出了已经学习过的数据类型,也是python的核心数据类型之一部分,这些都被称之为内置对象。 对象类型 举例 int/float 123, 3.14 str 'hiekay.github.io' list [1, [2, 'three'], 4] dict {'name':"hiekay","lang":"python"} tuple (1, 2, "three") set set("qi"), {"q", "i"} 不论任何类型的数据,只要动用dir(object)或者help(obj)就能够在交互模式下查看到有关的函数,也就是这样能够查看相关帮助文档了。举例: >>> dir(dict) >>> ['__class__', '__cmp__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__',...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。