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【FPGA教程案例58】深度学习案例5——基于FPGA的CNN卷积神经网络之图像缓存verilog实现

FPGA教程目录MATLAB教程目录--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------目录1.软件版本2.图像缓存的理论介绍3.图像缓存的verilog实现 

对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例

🍊作者简介:秃头小苏,致力于用最通俗的语言描述问题🍊往期回顾:对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩文章目录对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例写在前面DCGAN重点知识把握DCGAN简介DCGAN生成模型、判别模型设计✨✨✨生成网络模型🧅🧅🧅判别模型网络🧅🧅🧅DCGAN人脸生成实战✨✨✨数据集加载🧅🧅🧅生成模型搭建🧅🧅🧅模型训练🧅🧅🧅番外篇——使用服务器训练如何保存图片和训练损失✨✨✨小结本节已录制视频:DCGAN简介及人脸图像生成案例🧨🧨🧨对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人

深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)

大家好,我是微学AI,今天给大家带来一个关于数学公式识别的实战案例,解决大家在写论文中遇到很多latex输入的问题,而且可以无限次识别哦,因为是代码实现,不用调用外部API.以前我们知道一个latex识别网页,latex识别网页神器:https://snip.mathpix.com/,但是这个识别是有次数限制的,我们如果需要大量的识别的话,这个是不适用的。这个功能识别效果准确率达98%,每个月可识别50次,识别pdf文件20页每月。识别效果:今天我来大家实现一个用代码实现数学公式识别的Latexocr模型,实现数学公式识别,可支持一部分的数学手写功能。他是基于本地程序是完全免费的,可以无限次调

Jmeter验证码注册接口压力测试实战

主要学习的内容包括发送HTTP请求、HTTP信息头管理器、HTTPcookies管理器、用户定义的变量、响应断言、CSV数据文件设置的使用。测试网址及测试接口等说明提供的测试网址为:http://www.qk365.com/security/register使用Chrome浏览器,先将浏览器的cookies缓存清空。清空后,打开待测试的网址,按F12键,输入要注册的手机号码,如“18300987622”,点击“发送验证码”,可以看到请求的接口为:http://www.qk365.com/security/smsCode.do,请求的参数为json格式的数据:{"mobile":"1830098

朴素贝叶斯模型及案例(Python)

目录1朴素贝叶斯的算法原理2一维特征变量下的贝叶斯模型3 二维特征变量下的贝叶斯模型4 n维特征变量下的贝叶斯模型5 朴素贝叶斯模型的sklearn实现6 案例:肿瘤预测模型6.1 读取数据与划分6.1.1 读取数据6.1.2 划分特征变量和目标变量6.2 模型的搭建与使用6.2.1 划分训练集和测试集6.2.2 模型搭建6.2.3 模型预测与评估参考书籍1朴素贝叶斯的算法原理贝叶斯分类是机器学习中应用极为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯是贝叶斯模型当中最简单的一种,其算法核心为如下所示的贝叶斯公式。其中P(A)为事件A发生的概率,P(B)为事件B发生的概率,P(A|B)表示在事件B发生的条件下

软件测试项目实战(附全套实战项目教程+视频+源码)

开通博客以来,我更新了很多实战项目,但一部分小伙伴在搭建环境时遇到了问题。于是,我收集了一波高频问题,汇成本篇,供大家参考,避免重复踩坑。如果你还遇到过其他坑和未解决的问题,可在评论区回复接口测试项目1.Nomatchingdistributionfoundforitypes==1.1.0Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementitypes==1.1.0(from-rrequirements.txt(line8))(fromversions:)Nomatchingdistributionfoundforitypes==1.1.0(from-

计算机视觉教程3-1:全面详解图像边缘检测算法(附Python实战)

目录0写在前面1一阶微分算子1.1Prewitt算子1.2Sobel算子2二阶微分算子2.1Laplace算子2.2LoG算子3Canny边缘检测0写在前面从本节开始,计算机视觉教程进入第三章节——图像特征提取。在本章,你会见到一张简简单单的图片中蕴含着这么多你没注意到的细节特征,而这些特征将会在今后更高级的应用中发挥着极其重要的作用。本文讲解基础特征之一——图像边缘。本文采用面向对象设计,定义了一个边缘检测类EdgeDetect,使图像边缘检测算法的应用更简洁,例如importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltDetector=Edg

实战中关于elasticsearch中的查询方法--高级查询

因为最近要从elasticsearch中获取数据给前端展示,然后自己摸索到了一些查询方法,记录一下,以防忘记只展示业务层的代码逻辑:一、一次普通的查询方法:publicResultVO>>page(PageParamparam,@ResTypeValueString[]resTypeValues){//排序if(StringUtils.isEmpty(param.getSortParams())){param.setSortParams("first_timedesc");}StringsortParams=param.getSortParams();//搜索字段//Mapmap=ParamU

flask配置SSL证书,实现https服务 & Nginx实战(推荐使用Nginx配置)

flask配置SSL证书,实现https服务&Nginx实战文章目录flask配置SSL证书,实现https服务&Nginx实战一、什么是数字签名二、windows+flask配置SSL证书,实现https服务方法1:通过flask的ssl_context或gunicorn命令,实现https服务方法2:Nginx配置httpsserver,实现https服务方法3:域名注册+证书申请,实现安全的https服务补充1:在https服务中,配置http服务补充2:配置静态资源,实现前端服务一、什么是数字签名参考加密,签名,token解释及场景分析摘要算法和加密算法区别数字证书及CA详解某电子商务

【数据分析与可视化】利用Python对学生成绩进行可视化分析实战(附源码)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面对学生成句和表现等数据可视化分析1:导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']plt.rcParams['font.serif']=['simhei']importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')2:获取数据并打印前四行frommatplotlib.font_managerimportFo