【Openvino】从入门到实战（三）人脸识别+表情检测+行人检测+人脸关键点检测
文章目录一 环境搭配二 人脸识别与关键点检测三 行人检测四 人脸识别与表情检测四 深度学习算法交流一 环境搭配环境安装请看上一篇博客：传送门二 人脸识别与关键点检测以下来源于Openvino官方model ，在win10 和ubuntu大体步骤相似，跑demo：想转ubuntu 或者win10 方法一样，我下面分别用win10 和ubuntu跑几个demo，大家可以试着做一下。效果展示一、 准备流程：在python环境中加载openvino打开openvino安装目录如：C:\In
【全面】人工智能技术栈与学习路线：机器学习 深度学习 视觉 NLP 推荐系统
文章目录一 概述(本文原创)二 人工智能编程语言/数据结构与算法三 人工智能基础原理四 智能信息获取（简称爬虫） 与数据分析1、发起请求3、解析内容4、保存数据二、Requests库介绍2.1基本介绍requests的基本使用流程三、selenium四：效率问题五：资源浪费六：能被识别七、scrapy框架八、Bs4整体使用步骤九、字段匹配方案十：数据存储与队列任务（MongoDB与Rabbitmq）十一、总结requests vs Scrapy两个方法看情况用相同点五 统计学原理/离散数学/概率论与数理统计
AI视觉模型训练+优化+部署应用演示
AI视觉模型训练+优化+部署应用演示 深度学习与计算机视觉实战篇视频，自己用心做的，同时也是第一次尝试制作视频，侵删联系，希望能与大家一同学习，关注公众号，一起学习深度学习模型训练＋模型优化＋算法部署。 作者：周小夏（cv调包侠）公众号:DeepAI 视界，欢迎点赞关注＋转发对视频中算法（包括但不局限）与视频中的开发模组（双目相机+深度相机+RGB相机）并且支持slam定位与多模型融...
人工智能基础实践课代码（一） 产生式推理（动物识别系统）+极大极小值（一字棋）+ 遗传算法
1、实验目的理解和掌握产生式系统的推理方法，能够用选定的编程语言实现推理机。2、实验内容和要求（1）以实验1的动物识别系统的规则库和综合数据库为基础；（2）用选定的编程语言开发一个推理机，该推理机能利用实验1的规则库和综合数据库进行推理。话不多说，直接上代码C++版本运行截图#include<iostream>#include<string>#include<cstdlib>#include<iomanip>#include&l
NLP入门从入门到实战 实体命名识别 +中文预处理之繁简体转换及获取拼音
文章目录一 中文预处理之繁简体转换及获取拼音二 NLP入门 命名实体识别（NER）公众号获取源码数据集，一起AI：一 中文预处理之繁简体转换及获取拼音在日常的中文NLP中，经常会涉及到中文的繁简体转换以及拼音的标注等问题，本文将介绍这两个方面的实现。 首先是中文的繁简体转换，不需要使用额外的Python模块，至需要以下两个Python代码文件即可：示例代码如下（将代码文件与langconv.py与zh_wiki.py放在同一目录下）：from langconv import *# 转
NLP从入门到实战（六） 隐马尔可夫模型
NLP从入门到实战（六） 隐马尔可夫模型文章目录NLP从入门到实战（六） 隐马尔可夫模型基本理论基本概述马尔可夫过程隐马尔可夫模型HMM模型的形式定义问题求解遍历法向前算法（Forward Algorithm）维特比算法（Viterbi Algorithm）语音识别算法交流公众号基本理论隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90年代，HMM还被引入计算机文字识别和移动通信核
【深度】工程师必备—AI模型训练+推理优化+嵌入部署
文章目录一 项目展示二 依赖环境与导读2.1依赖环境2.2 本文导读三 模型训练3.1 新手也能做对的教学3.2 高手也爱的黑科技：无损的半精度模型四 模型优化4.1 Openvino 介绍 可以参见这篇博客4.2 Openvino安装4.3 Openvino 模型转换与推理五 模型部署5.1 模型转换 部署自己训练好的算法模型，经过openvino推理后应用于2085模组六 模组使用6.1运行cnn目标检测demo6.2 部署自己训练好的算法模型，经过openvino推理后应用于2085模组七 实际对比八
Ubuntu+QT+VTK+Eclipse&QtCreator开发平台的搭建(一行命令即可)
Ubuntu + QT + VTK +Eclipse-CDT&Qt Creator 开发平台搭建教程 CTRL + ALT + T打开终端：注：均为在线安装，需耗费一定的时间，嫌麻烦的同学请直接查看最后一页，一行命令完成平台搭建。 Step1 安装eclipse-cdt开发平台：sudo apt-getinstall eclipse-platform eclipse-cdt
【流水账--oracle生产库升级】在Centos7.0 下升级Oracle 11.2.0.1至Oracle11.2.0.4
在Centos7.0 下升级Oracle 11.2.0.1至Oracle11.2.0.4 背景：系统x86_64；Oracle software未安装grid、asm、未搭建rac；该机器上共运行两个instance（对应两个database）准备：下载p13390677_112040_Linux-x86-64_1of7.zip ; p13390677_112040_Linux-x86
win10+hadoop2.9.1+hive2.2.0测试环境部署
部署安装hadoop2.9.1后下载hive2.2.0解压到安装目录，本文为E:\post\hive\apache-hive-2.3.3-bin PS：经下载发现2.2.0以后没有win相关的cmd命令 PS：hadoop的配置相对简单，本文不再赘述环境变量 总共需要配置四处环境变量（系统变量，如果不配置此4处将无法运行hive，被这里坑了很久）HIVE_BIN...
在 Toad 或 PL/SQL Developer 中使用不同版本的Oracle Client连接数据库
在使用toad管理或连接Oracle数据库的时候，常要面对10-11-12等不同版本的数据库，时常会出现客户端版本过低或者过高导致一些功能无法顺利使用，如版本过低无法连接数据库，如无法直接使用12C的client导出11g的数据等等。为此在Windows机器上配置多个client是非常有用的，也能极大提高工作效率。
利用Python对Excel按列值筛选并拆分表格到多个文件
场景：集团中心下发本省数据时，并未按地市、业务拆分，现需要按地市、业务拆分并分发到地市。本文利用Python的pandas包实现了以上场景。
Oracle中一条sql引发的血案（一）
血案sql如下：create table yw_wg_17 as select distinct ACC from yw_wc_cust_1715 a where a.acc not in (select distinct acc from yw_wc_cust_17 b where a.acc=b.acc) table YW_WC_CUST_1715： Size 1...
ETL工具kettle与datax的对比测试案例之Oracle to Oracle
测试服务器硬件信息：[root@catdb ~]# cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 2 [root@catdb ~]# cat /proc...
oracle enterprise cloud control 12c 无法删除target时通过emcli进行删除
这两天将一台装有ASM的数据库注册至OMS时，发现无法添加target，完全搜索不到。后来通过朋友在MOS上查询到，在添加host时，listener.ora必须在$ORACLE_HOME/network/admin下。经查，该host上监听文件是在grid账户下的$ORACLE_HOME/network/admin。然而添加host时使用的是oracle用户。于是，准备删除agent与host重...
Oracle 亿级表高效删除重复数据只保留一条
一、服务器信息1.内存[oracle@yundingora ~]$ free -g total used free shared buffers cachedMem: 125 92 33 0 0 59-/+ b...
炼丹记之在非典型NLP领域使用word2vec构造特征
最近各种竞赛上对时序数据进行embeding很火、效果很好，比如数字中国2020的智慧海海建设中rank1的分享，譬如2020腾讯广告大赛。为了上分，NLP小白一枚不得不花写时间来啃一下word2vec、doc2vec。now, show u the code:# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jun 4 16:23:02 2020@author: csdn lanxuml"""from gensim.test.utils impo
炼丹记之实战LSTM搭炉炼丹
写在前面：炉是垃圾炉，丹是垃圾丹（结的丹中age最高只有0.369，还没我用catboost刷出来的高）腾讯2020广告算法大赛地址：https://algo.qq.com/前一篇博文写了如何构造embedding vector，并且把vector转成了DataFrame格式，戳这里：炼丹记之在非典型NLP领域使用word2vec构造特征搭炉前的废话一：在实际操作的时候由于生成的creative_id二进制corpus被我不小心重写为空了，需要重新计算，所以这次造鼎炼丹用的是之前计算好的ad_i
炼丹记之科大讯飞2020温室温度预测baseline mse=0.25分享
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jun 30 17:00:08 2020@author: csdn lanxuxml"""import pandas as pdtrain_data = pd.read_csv('train.csv')testA_data = pd.read_csv('test.csv')sub = pd.DataFrame(testA_data['time'])train_data = train_data[t.
炼丹记之solo四川诈骗电话识别复赛rank13分享
赛题地址：http://www.scdata.net.cn/kfds/urgent2/pages/index.html ，诈骗电话识别是算法对抗赛的赛题之一。attention：由于签了保密协议，本文不会提供代码涉及到的数据。参赛历程：初赛时，由于大佬开的baseline分数已经很高，于是本人只调了调baseline然后就弃赛了。然后初赛结束的时候竟然收到了进入复赛的短信，于是交保密协议，下载数据，算是复赛才开始正式参赛吧。本来给一个大佬的结果融合可以进入top4的，可惜没选中。本文参考的bl.
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