Python C++ OpenCV TensorFlow手势识别(1-10) 毕设 支持定制开发 (MFC,QT, PyQt5界面,视频摄像头识别) QQ: 3252314061 效果如下:

YOLOv5目标检测源码重磅发布了! https://github.com/ultralytics/yolov5 该存储库代表了对未来对象检测方法的超解析开源研究,并结合了在使用之前的YOLO存储库在自定义客户机数据集上训练数千个模型时所吸取的经验教训和改进的最佳实践https://github.com/ultralytics/yolov3.所有代码和模型都在积极开发中,可能会被修改或删除,恕不另行通知.使用风险自负. 更新: 2020年5月27日:公开发布.yolov3 spp(发布协议)是所

tensorflow运行原理分析(源码)  https://pan.baidu.com/s/1GJzQg0QgS93rfsqtIMURSA

之前研究过一些回环检测的内容,首先要看的自然是用词袋回环的鼻祖和正当继承人(没有冒犯VINS和LDSO的意思)ORB-SLAM.下面是我的代码注释.因为代码都是自己手打的,不是在源码上注释的,所以一些我觉得不是太重要的被略过了,可能也会有一些typo. ORB的回环策略比较偏向seq-SLAM的思路,通过共视帧打包的关系,比较每个包的相似值,而非只是关注单帧和单帧的匹配,这个思路是比较合适的,但是VINS和LDSO两位后来者用实际行动证明了我不太看中你这种思路,两个都没有用.后续我会介绍一些VI

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第二篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--

源码版本:4.4 跳过InCallActivity等UI实现.先看service以及底层. 1, 在frameworks/opt下面会发现如下文件列表: ./telephony/src/java/com/android/internal/telephony/cdma/CdmaServiceStateTracker.java ./telephony/src/java/com/android/internal/telephony/cdma/CdmaLteServiceStateTracker.jav

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第三篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第1篇   VGGnet_test.py ----作者:Jiang Wu(吴疆),未经允许,禁止转载--- ---为便于交流学习,本人深入理解代码的同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正--- (1)VGGnet_test.py 阅读时间: 2019/1/7 代码位置:E:\TFFRCNN\lib\networks 调用关系: from .network import Network 代码作用:定义了测试(

μcOS-II多任务实验报告(RMS.EDF调度) 目录 μcOS-II多任务实验报告(RMS.EDF调度) 一.实验概述 二.环境搭建 三.代码分析 四.实验步骤 1 给TCB块添加扩展 2 创建并执行任务 3 添加时钟中断对剩余执行时间和剩余周期的操作 4 实现调度 4.1 RMS调度 4.2 EDF调度 5 输出 6 结果展示 6.1 RMS 无共享资源 6.2 EDF 无共享资源 6.3 RMS 有共享资源(最高优先级和最低优先级共享) 6.4 EDF有共享资源(最高优先级和最低优先级共

以下6个函数是opencv有关角点检测的函数 ConerHarris, cornoerMinEigenVal,CornorEigenValsAndVecs, preConerDetect, conerSubPix, goodFeaturesToTracks, 其中, 前三个都调用静态函数cornerEigenValsVecs 1.静态函数cornerEigenValsVecs; static void cornerEigenValsVecs( const Mat& src, Mat& ei

https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/61195620#t0 input_data 没用的另一种解决方法:tensorflow1.8版本及以上加载mnist手写分类数据集 : input_data和 read_data_sets弃用的解决办法 https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/87385979

  编译TensorFlow源码 参考: https://www.tensorflow.org/install/install_sources https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/README.md 一 环境 ubuntu 16.04.2   (virtualbox 虚拟机) 二  安装 bazel 参考:https://docs.bazel.build/versions/master/instal

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

前言: 一般来说,如果安装tensorflow主要目的是为了调试些小程序的话,只要下载相应的包,然后,直接使用pip install tensorflow即可. 但有时我们需要将Tensorflow的功能移植到其它平台,这时就无法直接安装了.需要我们下载相应的Tensorflow源码,自已动手编译了. 正文: Tensorflow功能代码庞大,结构复杂:如何快速了解源码结构,就显示尤为重要了. Tensorflow主体结构: 整个框架以C API为界,分为前端和后端两大部分. 前端:提供编译模型

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[源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 目录 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1. MirroredVariable 1.1 定义 1.2 相关类 1.2.1 类体系 1.2.2 DistributedValues 定义 使用 1.2.3 DistributedDelegate 1.2.4 PerReplica 1.2.5 Mirrored 1.2.6 Policy VariablePolicy OnReadPolicy OnWritePolicy values_

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[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 0x1. 运行 1.1 基类 Strategy 1.2 StrategyExtendedV1 1.3 MirroredExtended 0x2. mirrored_run 2.1 call_for_each_replica 2.2 建立线程 2.3 线程定义 0x3. Context 3.1 ensure_ini

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[源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 1. 思路 1.1 使用 1.2 问题点 2. 定义 2.1 Schedule 2.2 Join 2.3 Done 2.4 Fetch 3. 数据 3.1 建立数据集 3.2 PerWorkerDistributedDataset 3.3 PerWorkerDatasetFromDatasetFunction 3.4 _cr